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第十四章 崩解与褪色（第1页）

方思和秦可之间的冷战，像一层无形的低气压，持续笼罩着“云巅居”

。

两人刻意避免着一切非必要的交流，即使在同一张餐桌吃饭，也是各自沉默，眼神绝不交汇。

空气里弥漫着一种僵持的张力，连最迟钝的白露都感觉到了不对劲，吃饭时都不敢大声咀嚼。

而真正的风暴，往往在看似平静的海面下酝酿。

方思所在的科技公司近期正处于一场关键的技术攻坚战中。

他们团队负责开发下一代推荐系统的核心算法，竞争对手步步紧逼，上层给予的压力巨大。

方思作为技术骨干，几乎把所有时间都投入到了这项挑战中。

然而，他遇到了一个极其棘手的问题。

新模型在测试数据集上表现优异，但一旦投入真实的、充满噪声和不确定性的线上环境，准确率就会大幅下降，甚至出现一些难以解释的、堪称“愚蠢”

的推荐结果。

这就是机器学习中典型的“过拟合”

问题——模型过于契合训练数据，反而失去了泛化到新场景的能力。

方思已经连续熬了几个通宵，尝试了各种regularization技术、调整了超参数、引入了更复杂的网络结构，但效果都不理想。

他感觉自己像是在迷宫里打转，每次以为找到了出口，结果却撞上了另一堵墙。

这天上午，一个更坏的消息传来。

主要竞争对手公司突然提前发布了他们的新版本推荐引擎，市场反响热烈，技术博客上对其“惊人的准确性和用户理解深度”

赞誉有加。

方思所在公司的管理层震怒，项目负责人被叫去连番质询，整个团队士气低落。

方思坐在电脑前，屏幕上是他那陷入困境的算法代码。

他反复检查着损失函数曲线，那本该平滑下降的曲线，在后期却出现了令人不安的波动和平台期。

他推了推眼镜，眼睛因为缺乏睡眠而布满血丝，下巴上也冒出了青色的胡茬。

一种前所未有的挫败感，像冰冷的潮水，慢慢淹没了他。

他一直以来的自信，建立在逻辑、数据和可重复的实验结果之上。

他认为世界是可以通过算法理解和优化的。

但眼前这个问题，却充满了非理性的“噪声”

，仿佛在嘲笑他的理性主义。

这不仅仅是技术挑战，更是对他世界观的一种冲击。

午餐时间，同事叫他一起去食堂，他摇摇头，又从抽屉里拿出了泡面。

这一次，连泡面都无法给他带来往常那种简单直接的安慰。

热水冲下去，蒸汽模糊了他的眼镜片，也模糊了屏幕上那些冰冷的代码。

他感到一阵孤独和无力。

与此同时，秦可也在自己的战场上腹背受敌。

她精心筹备了半年的当代艺术群展《虚妄的景观》即将开幕。

这是她职业生涯中一次重要的亮相，旨在推出一批有潜力的年轻艺术家，探讨数字时代下真实与虚构的边界。

展览的噱头很足，前期宣传也做得不错，秦可对此寄予厚望。

然而，麻烦接踵而至。