”林辰问。
“比如，出现一种全新的模型架构，能在不增加参数的情况下，大幅提升表征能力。或者，有人开源了一个在客服领域预训练好的超大模型，我们直接微调就能用。”陈默摇头，“但这两样，现在都没有。”
林辰靠在椅背上，闭上眼睛。
脑海里，淡蓝色的系统界面展开。
“系统，分析‘星语’意图识别算法的问题，给出优化方案。”
【收到。正在扫描算法代码、训练数据、测试结果……】
【分析中……】
【问题诊断完成：】
【1. 模型架构落后：使用LSTM+Attention，落后当前最优技术（Transformer）两代】
【2. 训练数据不足：标注语料仅80万条，且质量参差不齐】
【3. 预训练缺失：未使用领域预训练模型，从头开始训练效果有限】
【4. 特征工程粗糙：未充分利用用户画像、对话历史、业务知识等上下文信息】
【优化方案生成中……】
林辰等待着。
三秒，五秒，十秒。
系统界面突然闪烁了一下，弹出一行红色提示：
【警告：生成最优方案需消耗AI技能点×5，当前剩余：3。是否强制生成？强制生成将导致系统进入24小时冷却期。】
技能点不够。
林辰心里一沉。技能点是完成系统任务后奖励的，他之前用掉了大部分，只剩下3点。没想到，解决这个问题的代价这么高。
但……
“强制生成。”他在脑海里下令。
【收到。消耗AI技能点×3，透支未来技能点×2。正在生成优化方案……】
【生成完毕。方案已传输。】
大量的信息涌入脑海。不是简单的思路，是完整的、可执行的方案：一个新的模型架构设计，一种创新的多任务训练方法，一套高效的数据增强策略，还有……一个预训练模型的下载地址？
林辰睁开眼睛。
“陈默，如果我们不用扩大模型规模，而是在现有架构上做手术，加入一些新的模块，有没有可能提升效果？”
“什么模块？”
“比如，一个轻量级的语义记忆网络，专门处理长尾问题中的上下文依赖。再比如，一个多任务学习框架，把意图识别、实体抽取、情感分析一起训练
…。。