“應總，您問楊彥舟這些問題，簡直就對牛彈。能夠理解這些東嗎？”王宇超笑聲，神滿輕蔑。

淡然笑，“王宇超，敢敢比比，誰見解更加獨到？”

王宇超揚起眉毛，顯得趾氣揚，“楊彥舟，别丢現。名畢業，接受過系統等教育。呢？個孤兒院來包子，拿麼跟比？”

蘇婉清瞥王宇超，顯然對傲到厭惡，但沒說麼，隻默默向應澤。

應澤目們之間掃視圈，最終，“既然如此，就題。如果們都能回答，會綜考慮們見解。”

說完，頓頓，似乎考如何提個夠具挑戰性問題。

片刻後，開：“現場變化迅速，特别智能領域。假設們時間推款具備自學習能力AI産品，如何确保面對同用戶數據時，既能保持效學習速度，又能避免數據偏差帶來風險？”

這個問題，現場陷入片沉寂。

應澤問題僅技術性極，還涉及到商業應用實際難題。

王宇超率先開，顯得胸成，“應總，這個問題其實并難。首先，們以采用度學習算法，通過量标注數據進訓練，這樣以确保模型學習速度。

同時，為避免數據偏差帶來風險，們以引入樣化數據集，并訓練過程進嚴格數據清洗篩選。通過模型加入正則化項，以效防止過拟現象發。”

說完之後，周圍紛紛點頭，顯然對回答頗為認。

“錯，王先見解很獨到，值得。”應澤也很滿。

柳夢璃得說：“楊彥舟，宇超學長都說得這麼好，還直接認輸算吧。”

笑聲，“柳姐，還沒答呢，麼就？”

稍作考，然後站起，“應總，王宇超回答定理，但認為還夠全面。首先，度學習固然，但們能完全依賴數據。們需引入聯邦學習概，通過方數據協同訓練來提模型學習效率，同時避免數據孤島問題。”

受到周圍投來注視，繼續說，“其次，數據清洗篩選方面，們應隻依賴事後處理，而數據采集源頭就進嚴格控制。

通過對數據源實時監控預處理，以效減偏差發。最後，模型訓練過程，們以采用自适應優化算法，根據實時反饋來調模型參數，确保模型同數據環境都能保持效學習速度準确性。”

頓，觀察應澤表，聽得很認真，顯然對回答産興趣。

接着補充，“除此之，們還以引入對抗性訓練方法，通過成對抗網絡（GANs）來提模型魯棒性泛化能力。這樣僅以提模型學習速度，還能效防止數據偏差帶來風險。”

應澤點點頭，目閃過絲贊賞，“楊總見解确獨到，考慮得非常全面。”

王宇超臉顯變，顯然沒到能給如此詳細全面回答，甘反駁，“這些理論聽起來很，但實際操作起來未必。”