😂 IT段子

让 AI 写代码，它写得飞快；让我 review，我看得心慌。我把相关的记录都翻了出来做对照。我把训练数据里的重复样本去掉了，效果反而更好。我把它写进了组内的避坑文档第一章

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我把这个模型的输出截断长度调大了，终于不丢内容。这大概就是程序员的人生吧

这个任务的评测集和训练集太像了，指标好看但不真实。我默默记下了这句话。我打开了这个模型的显存占用，发现激活值占了大头。好在最后有惊无险

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我把整条链路在心里复盘了一遍。我打开了这个任务的基线结果，发现我们的提升很小。我把它写进了组内的避坑文档第一章

调参一周，模型精度提升了 0.3%，领导问我能不能再提升 30%。我默默记下了这句话。我把这个模型的输出截断长度调大了，终于不丢内容。感动，然后我学到了新的一课

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。我打开记录从头到尾扫了一遍。我把这个任务的评测集重做了一遍，指标终于可信了。从此我多了一条团队规约

模型的输出很流畅，内容经不起核对。我把这个模型的权重固化下来，先保证线上稳定。好在最后有惊无险

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我在心里给这次迭代定了个上限，不达标就换方案。果然现实比段子更精彩

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。我把这个模型的输出做了兜底，异常时返回默认答案。我把它写进了组内的避坑文档第一章

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我笑了笑，决定不解释。我打开了损失曲线，发现它在第三个 epoch 就开始发散。办公室安静得能听见键盘声