赵昊在商业谈判中的成熟表现,如同给“见鹿工作室”注入了一剂强心针,让这个小小的团队氛围更加凝实,也让大家看到了彼此身上正在发生的、可喜的蜕变。然而,在这片欣欣向荣之下,技术堡垒的核心——陈默,却陷入了一场无声的鏖战。
工作室角落,那台配置最高的电脑前,陈默已经连续几天保持着几乎不变的姿势。原本就沉默的他,此刻更像一尊凝固的雕像,只有镜片后那双紧盯着屏幕的眼睛,以及偶尔在键盘上爆发出的一阵急促敲击声,证明他正处于高度活跃的思考状态。他周围散落着几张写满了复杂算法符号和逻辑图的草稿纸,空气中弥漫着咖啡因和电子设备散热混合的独特气息。
他正在攻坚的,是林见鹿很早之前就提出构想的一个数据采集与分析框架的核心模块——如何更高效、更隐蔽、更智能地从纷繁复杂的网络信息中,筛选、归类出对投资决策可能有价值的“弱信号”。
这个模块被林见鹿命名为“灵犀之触”,寓意其需要具备近乎直觉般的敏锐感知力。陈默凭借其顶尖的技术功底,已经搭建起了框架的基础架构和大部分功能,但在最关键的“智能筛选与关联性判定”算法上,卡住了。
传统的基于关键词匹配和简单规则引擎的方法,效率低下,误报率高,如同大海捞针,而且极易被反爬虫机制识别。陈默尝试引入了一些基础的机器学习概念,但受限于2004年的技术环境和数据量,模型训练效果很不理想,要么过于“迟钝”,漏掉重要信息;要么过于“敏感”,抓取大量无用噪音。
“不对……还是不对……”陈默第无数次运行测试脚本后,看着屏幕上依旧不尽人意的结果,烦躁地抓了抓本就有些凌乱的头发,低声嘟囔。他端起旁边早已冰凉的咖啡灌了一大口,苦涩的味道刺激着味蕾,却无法刺激出灵感的火花。
林见鹿将这一切看在眼里。他没有出声打扰,也没有急于给出答案。他知道,对于陈默这样的技术偏执狂,直接的灌输远不如引导他自行领悟来得深刻和牢固。他在等待一个合适的契机。
这天晚上,工作室里只剩下他们两人。赵昊去跟进灯具店后续的交接事宜了。窗外月色清冷,室内只有服务器风扇低沉的嗡鸣和陈默键盘偶尔的敲击声。
林见鹿放下手中关于半导体材料的前沿论文,走到陈默身后,静静地看了一会儿屏幕上那些令人眼花缭乱的代码和不断滚动的日志信息。
“遇到瓶颈了?”林见鹿的声音平和,打破了沉默。
陈默身体微微一僵,从代码的世界里被拉回现实,他有些沮丧地叹了口气,罕见地多说了几句话:“传统的规则方法太笨,现有的机器学习模型又太吃数据和算力,效果也不好。总感觉……缺了点什么关键的东西,让系统能真正‘理解’那些信息的价值。”
“理解……”林见鹿重复着这个词,目光落在屏幕上那些杂乱无章的数据流上,脑海中“悟性系统”关于信息论、模式识别乃至生物神经网络的零星灵感开始闪烁、碰撞。他仿佛看到了一张巨大的、不断变化的网络,每一条信息都是网络中的一个节点,其价值并非孤立存在,而是由它与其它节点的连接关系、以及整个网络的动态结构所决定。
他没有直接谈论代码,而是指着屏幕上一条关于某港口货物吞吐量异常波动的新闻,和另一条关于某偏远地区特定矿产资源勘探的简短报道,问道:“默子,如果单看这两条信息,你觉得它们有关联吗?”
陈默推了推眼镜,仔细看了看,摇摇头:“一个港口数据,一个矿业勘探,领域相差太远,传统关联规则很难建立联系。”
“那么,如果我们知道,这个港口是那种矿产资源的主要出口港之一呢?”林见鹿引导着,“如果再结合近期国际市场上该资源的价格波动,以及主要生产国的政治动态呢?”
陈默愣住了,眼中闪过一丝迷茫,随即渐渐亮起微光。
林见鹿继续用缓慢而清晰的声音说道:“我们是否可以把每一条信息,不再看作孤立的点,而是看作一个拥有多种属性(如领域、地域、实体、时间、情感倾向等)的‘多维向量’?然后,不去预设僵硬的规则,而是设计一种算法,让系统自己去学习和计算这些‘向量’在某个特定目标(比如预测铜价)下的‘关联强度’或‘贡献度’?”
他拿起一张草稿纸,在上面画了几个点,然后用长短不一的线将它们连接起来:“就像这样,不同的信息点之间,存在着强弱不等的‘连接’。我们的系统,不应该只是机械地匹配关键词,而是要像一个不断学习和进化的‘网络’,去动态地评估、调整这些连接的权重。一些看似微弱、遥远的连接,在特定的上下文和背景下,其权重可能会急剧放大,成为关键的‘信号’。”
他顿了顿,给出了更具体的思路启发:“或许,我们可以借鉴一些生物学上神经网络的处理方式?不需要完全模拟,但可以吸收其‘分布式表征’和‘权重自适应’的思想。我们可以尝试构建一个轻量级的、基于注意力机制(虽然这个词现在可能还没有,但你可以理解为核心是让系统自己学会‘关注’更重要信息)的模型框架?让它能够根据任务目标,自适应地调整对不同信息特征的关注程度,从而从海量噪音中,捕捉到那些真正有意义的、微弱的关联模式。”
小主,这个章节后面还有哦,请点击下一页继续阅读,后面更精彩!