😂 IT段子

这个模型的推理成本比预期的贵很多。我默默记下了这句话。我把这次实验的参数记进了表格，虽然大概率不会再看第二眼。世界瞬间清净了

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我忽然觉得，这可能就是这一行的常态。我加了个正则项，过拟合总算被压住了一点

我把这个模型的输出格式约束住了，下游终于好接。我先确认了一遍前置条件，再动手。我发现评测集和训练集有重叠，之前的指标全是虚高。我沉默了，但心里是服的

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我盯着屏幕沉默了十分钟。我在心里把这次实验的变量控制了一遍，只动了一个。幸好之前留了备份

这个场景用规则也许就够了，但没人愿意听。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我打开了这批数据的分布，发现样本严重不均衡。那一刻我觉得自己还是很专业的

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我把这个任务的损失函数换了一个，长尾样本终于照顾到。这条经验值直接拉满

这个场景用规则也许就够了，但没人愿意听。我叹了口气，然后打开了编辑器。我在心里给这个模型定了个版本号，方便回滚。我沉默了，但心里是服的

模型的输出很流畅，内容经不起核对。我停了一下，然后继续手上的活。我在心里给这个方案选了个备选模型，以防主模型不达标。那一刻我觉得自己还是很专业的

数据标注团队标了一个月，模型学到了一个惊天规律：图片角落的水印。我拉了个小群，把相关同学都叫了进来。我把这个特征的缺失值处理方式改了，模型稳定多了。连茶水间都安静了

调参一周，模型精度提升了 0.3%，领导问我能不能再提升 30%。我把它记在心里，没跟任何人说。我把显存占用打出来一看，光激活值就占了七成。第二天这个方案就变成了团队标准做法