，基本上都不缺算力，缺的只是能帮到他们的计算平台。

硬件布置得差不多了，他就得调试软件了。

陈卓阳跟张晓都没时间，老薛也忙于广义模态公理体系的升级没空帮他做前期的调试，乔喻也只能拉着乔曦一起，帮他一起做调试。

这又不得不说计算所那边的帮助了，那边是真有海量的脱敏数据用来帮助乔喻做训练。

托上次去计算所做讲座的福，乔喻在那边认识了几个挺不错的助理研究员。

既然已经把数据提供了，自然也不介意顺便帮他做一些处理。反正对面也习惯了做这些基础性工作，而且跟着乔喻做事，还能学到些东西。

比如未来的细雨计算平台的调参方法。

不能小看这项技术。毕竟调参也是个技术活，模块化设计的基础正是对不同任务参数需求的精确理解和适配。比如优化反应动力学的主模型参数，也可以为优化天体轨道模型提供服务，这就需要根据实际情况去做动态调整。

当然，前期平台的能力肯定不如他带人跟着数据那么出众，但不要紧，平台核心就是算法跟数据驱动的。

只要高质量数据样本不断增加，再加上合作者反馈优化迭代，平台的能力肯定是能以指数级增长的。

而且现在机器学习框架已经发展的特别成熟，再加上乔喻没打算接科研范围外的数据，所以机器学习模型的复杂度也很低。

不像是那些所谓ai大模型，过于强调场景的通用性跟复杂性，搞的里胡哨的，却连数据的有效清洗都做不到。

这种专用的平台学习能力搭建就简单的多……好吧，也只能说是相对简单。

起码乔喻为了敲代码，已经也差不多有一个多月没能睡上一个完整的好觉了。

但没办法，平台核心代码乔喻还真不放心交给别人。毕竟每一个逻辑节点，都直接决定了平台底层计算的稳定性。

别人敲的代码他怕自己看不懂。

至于非核心的代码……嗯，那就更不用专门找个人去写了。

6=9+

程序员常去逛的开源社区溜一圈，那些功能性模块是真的太多了，用不完。

逻辑简单，不涉及底层稳定性，只需要复制黏贴，然后稍微改动一下，就能直接用上了。

毕竟这不是针对普通用户的界面，ui设计？不存在的！能跑，稳定，不出错就可以了。

基本上跟平台做专业对接的都是理工男。这个人群的审美从来就是简单、清晰、一目了然，就足够了！

跟口红色号都搞不清

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