会积压下来。
这也跟给一、两个实验室做计算不一样。之前不管是刘浩师兄那边，还是马教授那边，都是乔喻亲自出马做的。
之所以显得很轻松，就是因为他能轻松理解的东西，别人不一定能轻松理解。
有时候乔喻觉得计算所挑出的这帮人跟他之间就好像有思维隔离一样。
明明就是先这样再那样就能解决的问题，这帮人的脑子却始终无法转过那个弯来。
乔喻本来还以为计算所那位刘钊元院士不太爽他，在背后搞鬼，找了一堆歪瓜裂枣来负责这个项目。
后来多方了解之后发现人家找的真就是所里的精兵悍将。都是那些所里平时表现很优秀，还非常有干劲儿的青年研究员时，乔喻便不好再多说什么了。
人家已经够努力了，而且大都是当他叔叔的年纪，他总不能指着鼻子骂“你们怎么这么蠢”吧？
这样太过不礼貌，乔喻还真做不出来。
这也让他理解了为什么很多公司生产的产品，不管是TOB还是TOC，都需要许多让很多正常人为之咋舌的防呆设计。
没办法，大脑跟大脑之间的区别太大了。
要解决这个问题，有两种办法，第一种最简单，直接提升平台的算力。
更多的并行计算能力更多的GPU加速，就能显著提升模态路径优化速度。
但显然，这又要大笔的投入。现在加一个机柜大概就是一千多万的投入，加的多了，还要重新升级机房的网络跟散热，甚至还要换个地方。
第二种就是让机器自动学习并校正，让平台能动态调整模态映射函数，减少人为干预。
这就需要一个高效的机器学习模型，然后对模型进行一定时间的调校。
这个选择的优势是不需要花什么钱，现在各种开源的强化机器学习模型，论坛上到处都是。几乎涵盖了所有主流的算法跟应用领域。
他只需要直接稍作修改就能使用。
但劣势是，需要他投入足够的时间跟精力。
不过乔喻还是选择了后者。
倒不是对钱过于敏感，或者被老于感动了，想着帮登月项目多省点钱。
主要是他当时的出发点就是让平台能够在最节省算力的情况下高效运行。
他可以不赚那些苦哈哈实验室的钱，但总不能亏本运营。
增加算力除了前
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