第316章 模型的小瑕疵（1/2）

谣言的阴霾尚未完全散去，我林寻团队并没有沉溺于负面情绪，

而是迅速将精力重新投入到与康泰科技的联合研发以及模型的优化迭代中。

我们深知，用实力和成果说话，才是最有力的回击。

这天，张宇像往常一样，在实验室里对模型的底层代码和运行逻辑进行深度调试和压力测试，

为即将到来的小范围临床试用做最后的准备。

他眉头微蹙，眼神专注地盯着屏幕上不断滚动的数据流和参数指标。

突然，他敏锐地捕捉到一个极其细微的异常。

“嗯？这里好像有点不对劲……”

张宇喃喃自语，手指在键盘上飞快敲击，调出更详细的日志和监控图表。

这个问题非常隐蔽，在常规的测试和之前的项目验收中，

由于数据量和并发量有限，它从未显现出来。

模型的诊断准确率、灵敏度等核心指标也完全不受影响。

但张宇凭借着对自己编写代码的熟悉和对技术细节的极致追求，

还是发现了这个隐藏的“幽灵”。

简单来说，这是一个在特定高并发场景下，模型调用某个底层函数库时可能出现的极其短暂的数据延迟和资源占用峰值。

单次调用几乎可以忽略不计，但如果未来模型真的大规模应用于多家医院，

同时处理成千上万甚至更多的影像数据时，这种微小的瑕疵就可能被放大，

累积起来可能导致系统响应变慢，

甚至在极端情况下引发不可预知的稳定性问题。

“林寻，花瑶，你们过来一下！”

张宇的声音带着一丝凝重。

我林寻和花瑶连忙凑了过来。

张宇指着屏幕，详细解释了他发现的问题：

“……就是这样，单独看影响微乎其微，

甚至可以说不影响模型本身的诊断能力。

但如果考虑到未来的大规模商业应用和普及，这绝对是个隐患，必须解决！”

花瑶虽然对底层代码细节不如他们精通，但一听“大规模应用中会产生问题”，

也立刻意识到了事情的严重性。

医疗系统不容有失，任何潜在的风险都必须扼杀在摇篮里。

林寻我的表情也严肃起来。

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