在寬敞而明亮的實驗室裡，林宇坐在巨大的電子螢幕前，神情專注而凝重。螢幕上閃爍著各種複雜的資料和圖表，而他的面前則攤開著一本厚厚的筆記本，上面密密麻麻地寫滿了他的思考和分析。
林宇的眼神中透露出一絲焦慮和困惑，他深知構建 Amanda 基礎框架的任務艱鉅無比。他深吸一口氣，開始在螢幕上逐一羅列目前所面臨的技術難題。
“首先，是計算能力的瓶頸。”他低聲說道，聲音在安靜的實驗室裡顯得格外清晰。“現有的硬體設施根本無法滿足我們對大規模資料處理和複雜模型訓練的需求。即使採用最先進的 GpU 叢集，計算速度仍然遠遠不夠。這意味著我們需要尋找更高效的演算法來最佳化計算過程，或者投入巨資升級硬體裝置。”
他一邊說著，一邊在筆記本上快速地記錄下來。
“其次，資料的質量和數量也是一個大問題。”林宇眉頭緊鎖，“我們所收集到的資料來源廣泛，格式各異，準確性和完整性都無法得到保證。而且，資料的規模遠遠不足以支撐一個強大而可靠的人工智慧模型。如何進行有效的資料清洗、整合和擴充，是我們必須解決的關鍵問題。”
林宇停下手中的筆，靠在椅子上，閉上眼睛思考了片刻。
“再者，模型的架構設計至關重要。”他重新睜開眼睛，目光堅定地看著螢幕，“我們需要設計一個既能充分發揮現有計算資源優勢，又能適應未來技術發展和資料增長的靈活架構。但這需要在眾多的設計方案中做出明智的選擇，任何一個錯誤的決策都可能導致整個專案的延誤甚至失敗。”
林宇的聲音中帶著一絲沉重，他繼續說道：
“還有，模型的訓練過程中存在著嚴重的過擬合和欠擬合問題。如何調整引數，選擇合適的正則化方法，以及設計有效的評估指標來監測模型的效能，都需要我們進行深入的研究和試驗。”
他站起身來，走到窗前，望著窗外繁華的城市景色，心中卻充滿了對技術難題的擔憂。
“另外，模型的泛化能力也是一個巨大的挑戰。我們希望 Amanda 能夠在面對新的、未見過的資料時依然能夠做出準確的預測和決策，但目前的模型在這方面表現不佳。如何提高模型的泛化能力，使其具有更強的適應性和魯棒性，是我們亟待解決的問題。”
林宇回到座位上，再次拿起筆，在筆記本上重重地畫下幾道線。
“最後，模型的安全性和隱私保護也是不容忽視的。隨著人工智慧技術的發展，資料洩露和模型被惡意攻擊的風險日益增加。我們必須採取嚴格的安全措施，確保資料的保密性和模型的穩定性。”
林宇放下筆，長長地舒了一口氣。他知道，這些技術難題只是冰山一角，在接下來的工作中，還會有更多意想不到的問題等待著他和他的團隊。但他並沒有退縮，反而心中燃起了一股強烈的鬥志。
“無論多麼困難，我都要一個一個地攻克這些難題，為 Amanda 搭建起一個堅實的基礎框架。”林宇暗暗發誓，他的眼神中充滿了堅定和決心。