件布置得差不多了，他就得调试件了。

    陈卓跟张晓都没时间，老薛也忙于广义模态公理系的升级没空帮他前期的调试，乔喻也只能拉着乔曦一起，帮他一起调试。

    这又不得不说计算所那边的帮助了，那边是真有海量的脱数据用来帮助乔喻训练。

    托上次去计算所讲座的福，乔喻在那边认识了几个不错的助理研究员。

    既然已经把数据提供了，自然也不介意顺便帮他一些理。反正对面也习惯了这些基础工作，而且跟着乔喻事，还能学到些东西。

    比如未来的细雨计算平台的调参方法。

    不能小看这项技术。毕竟调参也是个技术活，模块化设计的基础正是对不同任务参数需求的确理解和适。

    比如优化反应动力学的主模型参数，也可以为优化天轨模型提供服务，这就需要据实际况去动态调整。

    当然，前期平台的能力肯定不如他带人跟着数据那么众，但不要，平台心就是算法跟数据驱动的。

    只要质量数据样本不断增加，再加上合作者反馈优化迭代，平台的能力肯定是能以指数级增的。

    而且现在机学习框架已经发展的特别成熟，再加上乔喻没打算接科研范围外的数据，所以机学习模型的复杂度也很低。

    不像是那些所谓ai大模型，过于调场景的通用跟复杂，搞的里胡哨的，却连数据的有效清洗都不到。

    这专用的平台学习能力搭建就简单的多……好吧，也只能说是相对简单。

    起码乔喻为了敲代码，已经也差不多有一个多月没能睡上一个完整的好觉了。

    但没办法，平台心代码乔喻还真不放心给别人。毕竟每一个逻辑节，都直接决定了平台底层计算的稳定。

    别人敲的代码他怕自己看不懂。

    至于非心的代码……嗯，那就更不用专门找个人去写了。

    程序员常去逛的开源社区溜一圈，那些功能模块是真的太多了，用不完。

    逻辑简单，不涉及底层稳定，只需要复制黏贴，然后稍微改动一，就能直接用上了。

    毕竟这不是针对普通用的界面，ui设计？不存在的！能跑，稳定，不错就可以了。

    基本上跟平台专业对接的都是理工男。这个人群的审从来就是简单、清晰、一目了然，就足够了！