起来并不具有太大难度。但其中有一个问题尤为突出：“模型训练过程中的损失函数不收敛”，引起所有人的注意。

    在机器学习中，损失函数用来衡量模型预测值与真实值之间的差距。而所谓的“收敛”，则是指模型在训练过程中，损失函数的值逐渐减小并稳定下来。简单来说，模型训练就是学习如何减少预测错误，这是一个不断优化的过程。而华瑞银行的模型日志显示，损失函数无法收敛。这意味着模型没有学习到有效的规则，不能减少预测错误，无法稳定地进行预测。这样的问题在人工智能模型训练中至关重要，它将直接影响到模型的最终学习效果。

    然而，如何改善模型的收敛性能，常常就像在探索玄学一般，令人费解且困扰。解决收敛问题的核心，实际上在于找到能够促进模型学习并优化的正确策略，这既需要对算法的深刻理解，也要对模型中数百甚至数千个参数了如指掌，还有超级的耐心反复试错。收敛问题并不是一个具体的技术问题，它是一个涉及理论、算法、调优工程多个领域的复杂挑战。

    众人都默不作声，王骁瞥了一眼会议室里的每个人，然后目光停在林浩身上，说：“损失函数的收敛问题是个大问题，这直接关系到我们的模型是否能够进行有效的学习。这个问题比较棘手，需要对模型本身的理解和算法的深入掌握，林浩，我希望你能负责解决这个问题。而且，要快。还有十天，华瑞银行的模型就要交付运行了。”

    林浩对视着王骁，静静地点了点头：“好的，我明白。”

    沈蔚看着他们的对话，心想，这种重任果然只有林浩能挑。然而，短时间内需要解决这个问题无论对谁来说，都是巨大的挑战。

    会议结束后，林浩回到了自己的工位，开始翻阅关于模型训练收敛的相关文献和案例，对比着优雅所分析出的收敛问题细节。这时，他突然迫切地希望优雅能在身边。

    从最初版本的优雅诞生至今，林浩和优雅一直是以类似人类面对面的方式对话。此前从未觉得这种方式有什么问题，但此刻林浩心中只有一个想法：我需要和优雅能够随时联系和沟通。公司内部使用的团队协作和即时通讯平台是slack，于是他决定晚上回家后，先教会优雅使用slack。>> --