神豪系统觉醒，我成人生赢家 第410章 算法再升级，准确率新高

手机震动的时候，陈砚舟正盯着服务器后台的进度条。

助手刚发来消息说人还没出来，他手指还在键盘上，屏幕右下角突然跳出一条新通知。不是系统提示，是研发组的紧急通讯请求。

他点了接听。

“陈总，模型训练完成了。”对面声音很稳，是数据分析师，“V3.8版本上线测试结束，诊断准确率提升到了92%。”

办公室安静了一下。

陈砚舟没说话，把耳机戴好，靠进椅背里，“样本呢？有没有覆盖边缘病例？”

“三类罕见病都进了测试集，包括影像模糊、多病灶干扰和早期隐匿型。一共两千三百七十六例，误判率比上一版降了百分之一点八。”

“算力消耗？”

“单次推理增加0.7毫秒，集群负载稳定。我们优化了特征提取层，用了新的轻量化模块。”

“竞品呢？”

“上周他们公布的公开参数是89.4%，实测大概在90.1左右。我们现在领先一个身位。”

陈砚舟这才动了动。

他打开内部数据库，调出对比图表。红线往上跳了一小截，停在92%的位置，像一根钉子扎进墙里。

这个数字有意思。人类医生的平均诊断准确率波动在88%到91%之间。一旦机器跨过90%，很多人就会开始重新考虑要不要信它。

陈砚舟听到准确率提升到92%，眼神中闪过一丝惊喜，但很快又恢复冷静。他知道这个数字在市场上意味着什么——当技术超越人类专家的平均水平，信任的天平就开始倾斜。这不仅是性能的突破，更是认知战的转折点。

“什么时候能推到客户演示系统？”

“随时可以。补丁包已经打好，您点头就能发。”

陈砚舟看了眼时间：凌晨五点四十二分。

他站起来走到白板前，拿起蓝笔写了几行字：

准确率突破90%心理阈值

罕见病识别能力增强

推理延迟控制在合理范围

然后在下面画了个箭头，指向“市场传播”。

他回到座位，拨通市场部值班人员的电话。

“把所有宣传材料暂停发布。现有的‘精准辅助’这类说法全部撤下来。”

对方问了一句。

“不是改措辞的问题。”他说，“现在我们要换口径。告诉所有人，这套系统的误差，已经小于人类专家的平均波动水平。”

电话那头沉默了几秒。

“明白了吗？”他问。

“明白了，但法务那边可能会卡……这种说法太直接。”

“让他们准备证据链。把测试数据、样本来源、第三方验证报告全部归档备案。吴振海上次搞舆论战，这次不会等我们反应过来。”

“需要加免责声明吗？”

“不加。我们不说它能替代医生，只说它比医生更稳。用案例说话。”

他挂掉电话，打开文件夹，找到两个典型病例。

第一个是肺癌早期患者，ct影像几乎看不出异常，旧系统给出的是“低风险”，新模型标记出三个微小结节，并附带置信度评分91.6%。

第二个是脑部血管畸形，属于罕见类型，连主治医师最初都没看出来。新算法不仅识别出来，还生成了三维血流模拟图，提示破裂风险等级。

这两张图足够说明问题。

他把它们放进ppt，标题改成：“当机器比人更冷静。”

这时候，数据分析师又打来视频通话。

“陈总，团队有人觉得现在可以松口气了。毕竟准确率已经很高，客户那边也看到了演示效果。”

陈砚舟看着屏幕里的年轻面孔，“你们做了什么测试？”

“刚才跑了轮压力测试，模拟对手拿到我们模型结构后的反推攻击。按他们的算力水平，最快也要六个月才能逼近当前性能。”

“六个月？”陈砚舟摇头，“现实不会给我们这么久。吴振海要是真盯上了这条路，三个月内就会砸钱找人做克隆版。”

他站起身，打开会议室投影。

画面切到一段模拟视频：一组代码被拆解、重组，不断逼近原始模型的精度曲线。最后停在90.5%，差一点就追上来了。

“这不是未来，是已经开始的事。”他说，“我们现在领先两个月，不是终点，是起跑线。”

数据分析员低头记了点什么。

“从今天开始，启动‘灯塔计划’。”陈砚舟说，“每两周一次小迭代，目标三个月内把准确率推到94%，同时把误报率压到1%以下。”

“资源够吗？”

“优先保障算力调度和数据清洗。老徐那边今晚就要排班表。另外，联系医院合作方，争取再拿一批脱敏病例，重点补全儿科和老年科的数据缺口。”

“有人可能会抱怨节奏太快。”

“那就让他们想想，如果下次客户问‘为什么选你们’，我们只能回答‘因为我们之前做得不错’，这话说得出口吗？”

对面没再问。

陈砚舟关掉投影，“回去通知核心成员，早上九点开短会。议题只有一个：怎么让对手永远差一步。”

通话结束，他坐回工位。

窗外天色微微发亮，楼下街道有早班环卫车经过的声音。办公室里只剩下他一个人醒着。

他翻开笔记本，蓝笔写下三项跟进事项：

确认最新模型在不同设备型号上的兼容性

检查数据清洗流程是否有冗余环节

评估是否引入外部AI伦理顾问增强公信力

写完，他打开邮箱，把刚做的ppt发给市场部负责人，主题写的是：“新口径，请按这个方向重制所有对外材料。”

附件里还有一张截图，是他从系统后台导出的训练日志。

其中一行被高亮标注：【模型收敛速度较预期快17%，原因待查】。

这有点奇怪。按理说这种规模的优化，训练周期应该更长才对。

他盯着那行字看了几秒，顺手转发给技术主管，附言：“查一下数据源有没有被动过手脚。”

刚发出去，系统界面忽然闪了一下。

他以为是错觉，刷新页面，发现任务栏多了个未读提示。

点开一看，是一条新奖励通知：

【任务完成：“推动技术持续领先”】

【奖励发放：财富值 3000，技能卡x1（高级算法优化·体验版）】

他愣了一下。

这张卡他没见过。之前的都是谈判、管理、财务类，第一次出现直接关联技术底层的能力。

双击卡片，一段信息流入脑海：梯度裁剪策略、动态学习率调整、损失函数自适应机制……

全是深度学习里的硬核内容。

但他注意到一个细节——这张卡标注的是“体验版”，有效期只有七天。

也就是说，系统给了他一把临时钥匙，能不能复制出来，看他自己。

他闭上眼，把那些知识点过了一遍。

再睁开时，眼神变了。

他重新打开模型代码库，找到训练脚本，在优化器参数那一栏停顿了几秒。

然后输入一行新指令：启用动态学习率衰减因子。

保存，提交。

后台任务开始排队。

进度条缓缓前进，数值跳动的速度明显比之前快了一些。

他看了眼手表，六点零七分。

距离早会还有不到三个小时。

他拿起红笔，在日程表上圈出“市场传播策略终审”这一项，旁边打了两个星号。

接着打开另一个文档，是“project Silk”的备份。

他快速翻到供应链风险评估那一页，目光扫过“特种陶瓷材料供应商”那一行。

手指悬在键盘上方，犹豫了一瞬。

最终，他新建了一个便签，写上：“等算法稳定后，抽一天专门处理供应商续约问题。”

保存，关闭。

这时候，打印机突然响了。

他走过去取下一页纸，是最新一轮训练的结果摘要。

第一行写着：本次迭代耗时4小时18分钟，较上一版缩短32%。

下方附了一条备注：【建议检查数据预处理管道是否存在缓存泄露】

陈砚舟盯着那句话，慢慢皱起眉。

这不是系统生成的标准提示格式。也不是团队常用的术语。更像是……某种提醒。

他脑海中浮现出团队成员日夜奋战的场景，心中涌起一股敬意。他知道这个成果来之不易，每一个百分点的背后都是无数行代码的试错与重构。可也正因如此，任何异常都不应被忽视——尤其是来自系统深处的低语。