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不能小看这项技术。毕竟调参也是个技术活,模块化设计的基础正是对不同任务参数需求的精确理解和适配。
比如优化反应动力学的主模型参数,也可以为优化天体轨道模型提供服务,这就需要根据实际情况去做动态调整。
当然,前期平台的能力肯定不如他带人跟着数据那么出众,但不要紧,平台核心就是算法跟数据驱动的。
只要高质量数据样本不断增加,再加上合作者反馈优化迭代,平台的能力肯定是能以指数级增长的。
而且现在机器学习框架已经发展的特别成熟,再加上乔喻没打算接科研范围外的数据,所以机器学习模型的复杂度也很低。
不像是那些所谓AI大模型,过于强调场景的通用性跟复杂性,搞的花里胡哨的,却连数据的有效清洗都做不到。
这种专用的平台学习能力搭建就简单的多……好吧,也只能说是相对简单。
起码乔喻为了敲代码,已经也差不多有一个多月没能睡上一个完整的好觉了。
但没办法,平台核心代码乔喻还真不放心交给别人。毕竟每一个逻辑节点,都直接决定了平台底层计算的稳定性。
别人敲的代码他怕自己看不懂。
至于非核心的代码……嗯,那就更不用专门找个人去写了。
程序员常去逛的开源社区溜一圈,那些功能性模块是真的太多了,用不完。
逻辑简单,不涉及底层稳定性,只需要复制黏贴,然后稍微改动一下,就能直接用上了。
毕竟这不是针对普通用户的界面,UI设计?不存在的!能跑,稳定,不出错就可以了。
基本上跟平台做专业对接的都是理工男。这个人群的审美从来就是简单、清晰、一目了然,就足够了!
跟口红色号都搞不清楚的人去聊按钮太方会不不会显得太有棱角,不太好看,无异于对牛弹琴。
之所以很多软件的代码都被称之为屎山,无非就是想实现的功能太多了。什么都往里加,久而久之,能跑就万岁。
真正小而美的程序,往往就是那些大众软件最初的样子。就好像很多人早已经忘记了,最初微信就是单纯用来聊天的。
而那时的,只要手机还有2M的空间就能安装,到了现在光是安装包大小已经超过了700MB。
不管如何,在已经推出了主要函数,确定了框架,还有许多人间接帮忙的情况下,把平台的基础框架搭建起来也花了他一个半月的时间。
真的,从小到大,乔喻感觉从没对一件事如此上心过。
毕竟这个计算平台是否能真正做到高效,直接决定了未来的口碑。能不能接到一些大客户。
这段时间乔喻还顺便了解了一番华夏目前的科研现状。然后发现他之前的预估太过乐观了些。
原来华夏百分之九十的课题组都属于那种苦哈哈,没什么钱的。尤其是那些基础研究课题。
还有很多不知名的教授或者研究员想要报销点钱难度也极大。毕竟哪怕拿到了项目,也是打到单位账户上。
支出还得单位领导签字。对于那些苦哈哈科研人而言,太贵的计算服务根本用不起。
像张教授那样,他随便做个顾问,就敢给200万的顾问费,已经属于业内鲜有的那种财大气粗型老板了。
难怪刘浩一条心打算跟着自家老板混。
所以真想要赚钱,那些小课题组最多只能混个口碑,还得是那种知名的大课题组来支持。
大的科研课题组,大都是大佬亲自负责的,而且人家往往有固定的合作伙伴,想要撬人家墙角,肯定就对平台本身的能力提出更高的要求。
起码前两次就能让人家意识到用自家模型的好处,才能接更多的单子。
就这样一晃就到了四月底。
平台的系统框架终于搭建完毕,当然接下来还需要一段时间去慢慢的进行调试。
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