定的复杂情况？”
老张摇摇头：“难！巧妇难为无米之炊。算法再牛逼，没有足够多样性的数据喂养，也成不了高手。除非……”
“除非什么？”我赶紧问。
“除非我们能找到别的数据来源，做补充训练。”老张眼睛一亮，又迅速黯淡下去，“可上哪找去？正规渠道搞不到，不正规的……风险太大，沾上都掉层皮！”
这也不行，那也不行，难道刚看到的希望又要破灭？我心里那股刚熄火没多久的烦躁感，又噌噌往上冒。这创业之路，真是按下葫芦浮起瓢，就没个消停时候！
“这样，”我强迫自己冷静下来，“老张，你们技术部，兵分两路。一路，继续深耕联盟的沙箱数据，哪怕练不出绝世高手，也得先练个基本功扎实的套路出来，应付眼前的演示和初步测试没问题吧？”
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“这个没问题，”老张点头，“打基础肯定够用。”
“另一路，”我继续部署，“你亲自带队，研究数据增强技术和迁移学习！想办法在现有数据的基础上，‘人造’一些复杂病例，或者看看能不能从公开的、合规的学术数据集里迁移点知识过来。死马当活马医，能提升一点是一点！”
“明白！我这就去安排！”老张领命，风风火火地走了。
“小刘，”我转向她，“你这边，两条腿走路。第一，继续维护好联盟的关系，该汇报汇报，该沟通沟通，顺便委婉地提一下我们对数据多样性的需求，看看有没有松动可能。第二，动用一切人脉，悄悄打听，有没有哪些科研机构、或者小型医疗机构，有合规的、可用于研究的非典型病例数据，愿意合作？哪怕花点钱，也值得！”
“好！我马上去办！”小刘也匆匆离去。
办公室里又剩下我一个人。我走到窗边，看着楼下车水马龙，心里五味杂陈。本以为抱上联盟大腿可以轻松点，结果发现大腿也有大腿的烦恼，还得靠自己想办法给大腿做按摩。山重水复疑无路，柳暗花明又一村？这村子是进来了，可村里的地，有点贫瘠，得自己想办法施肥！
接下来的日子，公司又进入了“攻坚克难”模式。老张带着人天天跟数据增强算法较劲，试图从有限的数据里“榨”出更多价值。小刘则四处打电话、发邮件，寻找可能的额外数据源。我则时不时去联盟晃晃，跟赵秘书长套套近乎，旁敲侧击地提提需求。
进展缓慢，但总算有点成效。老张那边鼓捣出几种数据增强方法，虽然效果有限，但聊胜于无。小刘也联系到一家医科大学的实验室，对方对合作有点兴趣，但数据共享流程漫长，远水解不了近渴。
就在我们为数据发愁的时候，联盟那边通知，要召开第一次联合攻关项目进度交流会，让各入选公司汇报初步成果。这明显是一次“期中考试”，成绩好坏，直接关系到后续资源倾斜和项目支持力度。
压力一下子又上来了。我们这头，模型在沙箱数据上表现还行，可一旦拿到真实复杂环境，心里实在没底。汇报的时候，是老老实实说局限，还是适当“美化”一下？
开会前夜，我又失眠了。这次倒不是为钱，而是为这“巧妇难为无米之炊”的尴尬境地。重生回来，带着先知先觉，本以为能走点捷径，结果发现，该啃的硬骨头，一块都没少啃！
第二天汇报会，我带着老张和小刘硬着头皮上了。轮到我们时，我尽量客观地展示了现阶段成果，也坦诚提到了数据多样性不足可能带来的泛化挑战。没想到，几家医院和科研单位的专家听后，非但没失望，反而对我们坦诚的态度和数据增强方面的尝试表示了肯定。联盟的赵秘书长还特意提到，正在推动下一阶段引入更多元的临床数据，鼓励我们继续深化研究。
虚惊一场！看来业内也清楚数据问题的普遍性，更看重解决问题的思路和诚意。
汇报会结束，我长舒一口气。虽然问题没根本解决，但至少过了第一关，也没掉链子。回到公司，我特意自
