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“想法很好。
但是，要训练一个能理解哈密顿量的神经网络，需要多少‘锚点才够?如果锚点太少，模型会欠拟合;太多，还不如像现在这样硬算。
“这个‘训练集”
的大小，怎么确定?”
林允宁点了点头，这两个问题确实是关键。
他想了想，回答道:
“我们可以用‘主动学习”
的策略。”
“我们不用一次性定下所有锚点。
我们可以先算几百个最基本的点，训练出一个粗糙的代理模型。
“然后，我们反过来问这个模型，在整张地图上，你对哪个区域的预测置信度最低?
“它会告诉我们一个不确定度最高的区域。
然后，我们就把下一个高精度计算的‘锚点”
，放在那里。
“我们让代理模型自己来引导，去探索地图上最关键的未知区域。
这样迭代下去，直到整个模型的预测置信度都达到一定阈值以上。
“这样用最少的计算资源，就能最高效地构建出完整的相图。
这个颠覆性的构想，让工作间里陷入了短暂的沉默。
陈正平和顾念真都在消化这个颠覆性的构想。
用神经网络来引导超级计算机的计算路径。
这不是人与机器的简单分工，这是人与机器的协同作战。
“我明白了......”
陈正平喃喃自语，眼中的光芒越来越亮，“用最高精度的物理计算，为神经网络校准方向;再用神经网络的全局洞察力，为我们绘制相图。
“可行。”
顾念真言简意赅地给出了结论，脸上第一次露出了明显的兴趣。
一场全新的科研攻坚战，就此开始。
陈正平立刻投入工作，负责筛选并计算那些最关键的初始“锚点”
，作为训练集。
而林允宁，则开始为这个石墨烯体系，量身设计那个独一无二的代理模型。
当林允宁回到宿舍时，已经是深夜。
经历了一百多个小时在模拟器中的推演，他终于完成了代理模型的伪代码，交给顾念真去实现并部署。
洗漱完毕之后，他躺在床上，身体十分疲惫，大脑却异常兴奋，毫无睡意。
于是他顺手打开笔记本电脑，看了一眼电脑右下角的时间??12月25日，圣诞节。
林允宁忽然想起，大洋彼岸的美国现在应该是平安夜的上午。
“不知道那家伙在那边，过得怎么样……………”
他这么想着，点开了MSN。
一个歪歪扭扭的手绘小太阳图案不出意外地闪动了起来。
是沈知夏
她发了消息过来??圣诞节快乐!
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