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再加上各種儲存裝置丶內部交換機丶網路佈線跟一套冷卻系統。這大概就是科研都是靠錢堆起來的原因了。
這些東西的確挺貴。
這也是喬喻壓根沒打算提供算力支援的原因。一般能用得起他這個平臺的實驗室或者工程團隊，基本上都不缺算力，缺的只是能幫到他們的計算平臺。
硬體佈置得差不多了，他就得除錯軟體了。
陳卓陽跟張曉都沒時間，老薛也忙於廣義模態公理體系的升級沒空幫他做前期的除錯，喬喻也只能拉著喬曦一起，幫他一起做除錯。
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這又不得不說計算所那邊的幫助了，那邊是真有海量的脫敏資料用來幫助喬喻做訓練。
託上次去計算所做講座的福，喬喻在那邊認識了幾個挺不錯的助理研究員。
既然已經把資料提供了，自然也不介意順便幫他做一些處理。反正對面也習慣了做這些基礎性工作，而且跟著喬喻做事，還能學到些東西。
比如未來的細雨計算平臺的調參方法。
不能小看這項技術。畢竟調參也是個技術活，模組化設計的基礎正是對不同任務引數需求的精確理解和適配。
比如最佳化反應動力學的主模型引數，也可以為最佳化天體軌道模型提供服務，這就需要根據實際情況去做動態調整。
當然，前期平臺的能力肯定不如他帶人跟著資料那麼出眾，但不要緊，平臺核心就是演算法跟資料驅動的。
只要高質量資料樣本不斷增加，再加上合作者反饋最佳化疊代，平臺的能力肯定是能以指數級增長的。
而且現在機器學習框架已經發展的特別成熟，再加上喬喻沒打算接科研範圍外的資料，所以機器學習模型的複雜度也很低。
不像是那些所謂ai大模型，過於強調場景的通用性跟複雜性，搞的花裡胡哨的，卻連資料的有效清洗都做不到。
這種專用的平臺學習能力搭建就簡單的多……好吧，也只能說是相對簡單。
起碼喬喻為了敲程式碼，已經也差不多有一個多月沒能睡上一個完整的好覺了。
但沒辦法，平臺核心程式碼喬喻還真不放心交給別人。畢竟每一個邏輯節點，都直接決定了平臺底層計算的穩定性。
別人敲的程式碼他怕自己看不懂。
至於非核心的程式碼……嗯，那就更不用專門找個人去寫了。
程式設計師常去逛的開源社群溜一圈，那些功能性模組是真的太多了，用不完。
邏輯簡單，不涉及底層穩定性，只需要複製黏貼，然後稍微改動一下，就能直接用上了。
畢竟這不是針對普通使用者的介面，ui設計？不存在的！能跑，穩定，不出錯就可以了。
基本上跟平臺做專業對接的都是理工男。這個人群的審美從來就是簡單丶清晰丶一目瞭然，就足夠了！
跟口紅色號都搞不清楚的人去聊按鈕太方會不不會顯得太有稜角，不太好看，無異於對牛彈琴。
之所以很多軟體的程式碼都被稱之為屎山，無非就是想實現的功能太多了。什麼都往裡加，久而久之，能跑就萬歲。
真正小而美的程式，往往就是那些大眾軟體最初的樣子。就好像很多人早已經忘記了，最初微信就是單純用來聊天的。
而那時的微信安裝包僅有457kb，只要手機還有2的空間就能安裝，到了現在光是安裝包大小已經超過了700b。
不管如何，在已經推出了主要函式，確定了框架，還有許多人間接幫忙的情況下，把平臺的基礎框架搭建起來也花了他一個半月的時間。
真的，從小到大，喬喻感覺從沒對一件事如此上心過。
畢竟這個計算平臺是否能真
