在接下來的幾天里，北大計算中心的GPU集群再次滿負荷運轉。

十幾個不同版本的模型，在西張A100顯卡上日夜不停地叉訓練、驗證、迭代。

徐辰編寫了一個自化的超參數搜索腳本，讓計算機自己去尋找那個最優的解。

屏幕上，十幾條Loss曲線像賽跑一樣織在一起，有的早早收斂，有的半路崩盤，有的則還在頑強地掙扎。

最終，在燒掉了數千塊錢的電費後，一個名為“v4_final_best”的模型版本穎而出。

它在CLUTRR驗證集上的準確率穩定在了98.8%，比之前的Demo版本又提升了3.5個百分點。

這類預測模型，準確率理論上是到不了100%的，人類在這個數據集上的平均準確率，也不過是99%左右。畢竟，人也會犯錯，也會看花眼。

而且在AI評測中，為了防止模型“過擬合”或者“作弊”，有時候會故意在測試集中摻雜量的噪聲數據。如果一個模型在這些明顯錯誤的題目上也答“對”了，即輸出了錯誤的標註答案，那就說明這個模型可能是在“背題”，而不是在“推理”。

所以98.8%算得上己經接近理論極限了。

看着這個數字，徐辰滿意地點了點頭。

“就是它了。”

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