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“深蓝盾牌”
项目组以雷霆速度组建完毕，星辰大厦里整层楼被划为专属办公区。
颜如玉砸下重金，不仅搬来顶尖实验设备，更从国内外名校、科研机构挖来一群技术精英——键盘敲击声昼夜不停，初期进展顺得惊人，硬件选型落地、基础架构搭起，每一步都踩着计划走。
可当项目触到核心算法的壁垒，预料中的“卡壳”
，终究还是来了。
最难啃的骨头，卡在行为识别ai模型的训练上。
要让系统精准揪出“入侵”
“斗殴”
“尾随”
这类异常，模型得喂足海量高质量标注数据。
但现实是，高端办公区深夜的异常徘徊、地下车库里的恶意尾随，这类特定场景的异常数据，稀缺得几乎找不到踪迹。
用公开数据集训出的模型，一到真实场景就频频“失灵”
——要么把保洁阿姨的夜班巡检误判成入侵，要么漏掉角落里的可疑尾随，误报率、漏报率高得让整个团队心凉。
项目会议室里，空气沉得能拧出水。
技术总监李明推了推滑到鼻尖的黑框眼镜，眼底的红血丝藏都藏不住。
这位年轻博士头发乱得像刚经历过一场风暴，正对着颜如玉攥紧了手里的触控笔：“颜总，数据增强、迁移学习，能试的方案我们都试了，可效果就像杯水车薪。”
他指尖在键盘上一顿，投影仪立刻跳出满屏曲折的损失函数曲线，红色的准确率数值刺眼地挂在角落，“缺的就是场景化的异常样本——也就是负样本。
我们甚至用游戏引擎模拟过，但虚拟数据太‘干净’，模型到了现实里根本没法泛化。”
团队成员跟着补充，你一言我一语，把难题摊了个透：算力缺口越来越大，服务器昼夜连转都扛不住；就算模型训出来，部署后实时推理速度也跟不上，等识别出异常，恐怕早就出事了。
颜如玉坐在主位上，脸上没露半分慌色，放在膝头的手却悄悄攥紧，指节泛了白。
她比谁都清楚这项目的分量——不只是星辰集团的商业布局，更是她攥在手里的安全防线。
要是核心算法攻不下来，这堆先进设备撑死了就是个“纸老虎”
，半点用都没有。
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