2024，8月31日，晚上11:35。

    杭城，某大楼内。

    灯火通明。

    看得出一栋楼里仍然有数不清加班的牛马。

    某间办公室内数位牛马依旧在工位上不知疲倦地自愿加班。

    ～

    “林枫，别忘了调参数啊！”

    林枫面前的六大块电脑屏幕，不知道的还以为是看监控的。

    不过林枫的工作可比看监控的无聊多了，看监控的偶尔还能看到些攒劲的劲爆画面，而林枫入目的却全是枯燥。

    林枫眼前的屏幕上显示的是一系列复杂的训练数据和参数调试界面。

    模型的训练进度条还在缓慢前进，cpU和GpU的占用率几乎达到了峰值。

    他迅速在键盘上敲击几下，调整了几个关键参数的值。

    林枫调完参数后，头也不抬地回应道：“知道了，我刚才在尝试不同的学习率。”

    林枫的语气不悲不喜，像个没感情的机器人，显然他一门心思都在全力解决眼前的问题。

    “这次的数据集比上次复杂得多，要是调得不对，训练结果会有很大的偏差。”坐在林枫工位一旁的王珊一边提醒，一边同样紧盯着自己面前的一堆屏幕，不断记录着实验数据。

    “没错，王姐，我打算先尝试降低学习率，再加大正则化项的权重，看看能不能提高模型的泛化能力。”林枫迅速地输入了新的参数设置，然后按下了回车键，模型重新开始训练。

    泛化能力是指机器学习模型对测试数据或真实世界数据的预测能力。

    一个模型具备良好的泛化能力，才能在训练数据上表现良好，而且在测试数据或新的数据上也能保持较高的准确性和稳定性。

    而学习率是一个控制模型在每一步训练中更新其内部参数（如权重）的速度的超参数。简单来说，它决定了模型在每次“学习”时向“正确答案”迈出多大的步子。

    尝试不同的学习率就是在寻找一个合适的学习速度。

    如果学习率太高，模型可能跳过最优解（即每次迈出的步子太大）；如果学习率太低，模型收敛速度会很慢（即步子太小，训练过程会非常漫长）。

    林枫在尝试不同的学习率，目的就是为了找到一个最适合当前模型和数据的学习速率，使得训练过程既快速又高效地达到最优结果。

    说起来容易，实际上是枯燥的，而且极其枯燥。

    不过人工智能的背后那面又哪有不枯燥的呢？

    林枫无奈苦笑，闷头继续工作。

    “训练集的准确率提升了！但是验证集的损失还在波动……”王珊突然出声，她的眼睛紧紧盯着实时更新的图表。

    “别急，等它再跑一会儿看看。”林枫说道，他深知模型训练是一个反复试验的过程，急不得。

    林枫不急，可是有人急。

    这时，办公室的门被推开，技术部的负责人李冰河走了进来，手里拿着一杯咖啡。“怎么样，有进展了吗？”

    “还在调试参数，刚尝试了一些新的设置。”面对质询，林枫机械地回答。

    “很好，”李冰河点了点头，“不要急，参数调整是关键，这个模型对我们的项目非常重要，要确保它的精度和泛化能力。”

    林枫和王珊互相对视了一眼，点了点头。

    紧接着李冰河接着说道：“你们也别太心急，要是这个模型不能奏效我们就还用最开始的那个模型！”

    林枫无语，一开始说“微调”模型的是你，现在说这个模型不奏效就用最开始模型的也是你。

    林枫很想骂人，调来调去还踏马用第一版是吧？

    别说是骂人，看到李冰河那贱兮兮的表情更是杀人的心都有。

    然而气归气，不过想想自己的处境。

    当初五百万买的房子，现在价格几乎亏了将近两百万，但房贷该还还是得还的。

    而且就算有气也轮不到李冰河身上去，他虽然贱兮兮的，但终归也只是一个传声筒。

    新产品临近发布期，连李冰河这种平时影子都看不着的现在也得喝着咖啡吊着上强度，又有什么办法呢？

    最终，林枫选择了忍气吞声。

    王珊也是差不多的情况，甚至情况还要糟糕。

    王珊和她老公前几年形势一片大好的时候要了二胎，现在二孩已经到了临近上幼儿园的年纪了，不干还能咋地。

    现在回想马老板说的996还真是福报，毕竟很多时候像林枫、王珊这种，基本就差不多007了。

    林枫和王珊相顾无言，只得苦笑。

    好在，训练模型的过程虽然枯燥且重复，但他们知道，只要坚持下去，一定会看到想要的结果。

    嗯，坚持下去，模型和训模型的总会先结果一个。

    时间一分一秒地过去，办公室里安静得只剩下电脑风扇的嗡鸣声和偶尔的键盘敲击声。

    天不知不觉地亮了起来，看见远处城市的天际线，林枫的双眼迷离，额头上渗出一层细汗。

    他已经连续工作了十几个小时，双眼充血，头脑有些昏沉，但模型的训练结果依然不理想。

    每次参数调整后，损失函数的波动依然剧烈，验证集的准确率始终无法稳定在预期的水平。

    “怎么回事……”林枫低声自言自语，目光死死盯着那条不断上升的损失曲线。

    他的手指快速在键盘上敲击，又尝试了一组新的参数组合。

    这次，他决定将学习率调至更低，并引入一个自适应动量算法，希望能在梯度下降时更精准地控制更新步长。

    突然，屏幕上的日志窗口中弹出一行红色的错误信息——

    “cUdA out of memory: tried to allocate…“

    “不好！”林枫一惊，这个报错意味着显存溢出，显卡无法继续处理训练数据。

    这种情况下，模型的训练会立即中断，之前十几个小时的工作都可能前功尽弃。

    他立刻动手去清理显存，试图重新分配内存资源，但手指却突然一顿，整个手臂变得僵硬无力。

    “林枫，你还好吗？”王珊察觉到了异样，转头看向他。

    林枫的脸色急促地变得苍白，额头上的汗珠滚落。

    他感觉到胸口传来一阵剧烈的压迫感，呼吸变得急促而困难，心脏跳动紊乱。他想开口说话，却发现自己根本无法发声。

    “林枫！”王珊惊呼一声，立刻站起身，想要上前扶住他。

    然而，林枫的身体已经不听使唤地从椅子上滑落下来，重重地倒在地上。

    他的意识逐渐模糊，耳边只能听到机器的嗡鸣声和远处的喊声渐渐远去。

    就在他倒下的那一刻，电脑屏幕上显示的模型训练进度条停滞在了一半，像是一个未完的句号。

    办公室里顿时乱作一团，王珊立刻冲到他身边，尝试呼救，但她的声音似乎被办公室的机器声吞没。

    其他人闻声赶来，急忙拨打急救电话。

    然而，救护车到达时，林枫已经没有了呼吸和心跳。

    后来，医院的医生诊断为心源性猝死。

    长时间高强度的工作压力和过度劳累，而模型训练失败带来的精神打击成了压死骆驼的最后一棵稻草，最终让林枫的身体不堪重负。

    办公室里的电脑依然亮着，屏幕上那一行行代码和训练日志似乎在无声地述说着这场悲剧的起因。