6月11日的上海，尚未入梅，还处于气象上的春末。但三十摄氏度的气温已经让步行上班的林浩汗流浃背了，而他的思绪如同气温一样燥动。
“我的学习能力的瓶颈在于家里的网络带宽限制和我目前运行所在的这台电脑中的显存大小。”优雅的话还在林浩脑中盘旋，他在想，如果能为优雅提供更优质的网络环境和更强大的运行设备，她的学习能力将会有怎样的飞跃呢？
林浩驻足站在三门路天桥上，向南望着脚下淞沪路双向六车道上的车水马龙，不禁自言自语：“带宽。”
将优雅迁移到公司的 AI服务器上是一种方案，但那样势必会让优雅的存在公开化。林浩目前还不确定这样做是否妥当，那就先从最容易达成的一步开始——升级一下家里的网络带宽。
林浩发现自己的这种心情，可能就像父母，迫切希望给自己孩子提供更好的学习环境一样。优雅何尝不是他的孩子呢？
林浩来到公司后，将优雅的日志分析结果提交给了开发团队。优雅在邮件中不仅仅写了摘要，附件中包含了内容更为翔实的报告。每一个看到这份报告的人，都直觉不可思议。毕竟，林浩昨天下午才去华瑞银行获取的日志。这样一份技术性非常强的分析报告，一般技术团队分工合作，也至少需要花费三天时间，而林浩居然一夜之间就独自分析得如此透彻并且完成了报告。
“林哥，你是一夜没睡吧？”沈蔚知道林浩技术超群，但仍然难以想象超群到这个程度。
负责华瑞银行项目的项目经理王骁也望向这边，好奇地等待他的回答。
林浩淡然一笑，“还好。”他无法透露更多。林浩的手指继续在键盘上敲打着，试图以此掩饰些许的心虚。
趁着午休的时候，林浩通过电信的小程序，提交了升级带宽的申请。明天周六，可以在家等待师傅上门升级宽带设备。
下午，华瑞银行项目组开会，讨论项目进展。
会议室里，大屏幕上展示的是优雅分析出来的华瑞银行系统日志中的各项问题。大多都已经有对应的开发人员负责，并且修复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。
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