活儿。
“当然会。“他调出一份飞行姿態参数图表，“小苔蘚已经按照设定好的算法，完成了异常值剔除和数据平滑处理。”
童友安仔细核对日期和数据，確认无误后才放鬆下来：“那接下来你打算怎么做”
周宇点击“下一步“，小苔蘚立刻开始执行特徵提取：“自动识別升力係数和阻力係数的变化趋势。
“屏幕上很快出现几组趋势线，周宇解释道：“这些参数直接关係到飞行器的操控性能，后续建模要用到。”
童友安盯著屏幕，若有所思：“你让ai做这些没问题，但最终结果还得人工覆核。”
“当然。“周宇保存好处理后的数据，“小苔蘚只是辅助工具，等会儿手动检查关键参数，確保没有漏网之鱼。”
“那你打算让谁来”
周宇转身看了一眼童友安，想到了一个主意。
“如果你们有时间的话，可以帮我核查吗”
人嘛，就是要物尽其用！
童友安这几个人閒著也是閒著，还不如帮他做点事。
免得对方在那閒著没事打扰他。
得找点事情给对方做。
“毕竟，这数据你们是最熟悉的，其他人来核查，很有可能出问题。”
童友安一脸纠结。
他是来负责接入数据的，怎么还要负责覆核数据
童友安心里不愿意，但还是好奇周宇的人工智慧预处理数据能到什么地步，
最终还是心不甘情不愿地同意了周宇的提议。
所以，整个实验室的画风变成了周宇在一旁坐著休息，童友安则带著人在电脑面前努力工作。
童友安一开始还板著脸，时不时冷哼一声，可隨著时间的推移，他的眼神逐渐从狐疑变成了惊讶。
小苔蘚的运算速度极快，几秒钟就能完成人类几个小时的工作量。它不仅能精准识別数据中的异常值，还能根据歷史数据进行智能修正。
例如，在处理某次风洞实验的气动参数时，它自动剔除了传感器漂移导致的误差，还根据同类实验的歷史数据，补全了几处因设备故障缺失的数值。
童友安犹豫了一下，还是开口问道，“它是怎么做到的”
周宇靠在椅背上，懒洋洋地喝了口枸杞水：“小苔蘚刚才一边处理数据，一边就在学习，也就是说，小苔蘚在接触你们的数据时，就在做训练了。”
“你们的数据里面，包含了实验数据，也让它接触到了足够多的成功和失败案例，所以能预判哪些数据是可信的，哪些需要修正。”
“它学习速度为什么这么快”童友安突然觉得有点不对劲，其它人工智慧训练，至少得需要一个月的时间，为什么周宇的人工智慧学习速度跟开了掛一样
总不可能周宇是天才，他的人工智慧也是天才吧
“因为小苔蘚和传统ai不一样。”
“你们所理解的传统ai需要海量数据训练，核心瓶颈在於参数量大、选代次数多，而小苔蘚的架构做了几个关键优化。”
“小苔蘚的卷积核会在处理传感器数据时自动瘦身，从128通道压缩至32通道，遇到复杂涡流分析再瞬间膨胀回128通道。”
“transforr注意力头与lst记忆单元並非固定串联，而是根据数据流类型实时重组，类似f1赛车在直道与弯道切换变速箱逻辑”
周宇正要继续讲下去，童友安已经叫暂停了。
不行，只能听懂一点。
他们这些搞技术的，一来就上专业知识，头大。
不过周宇这么自信，童友安已经感受到了对方的专业。
以至於童友安碰到卫宏时，卫宏问他感受如何，童友安直接回答：“很专业，周宇的人工智慧比我想像的要聪明。”
卫宏眼中露出了意外。
