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楚一航猛地睁开眼睛，看了一眼手机上的时间。



上午九点十分。



他觉得自己好像睡了，又好像根本没睡。



那种对实验结果的强烈期待，就像一个小钩子一样，不断地挠着他的神经。



他翻身下床，穿上拖鞋，走出卧室。



刚走到客厅，楚一航就愣住了。



郭长征已经坐在了工作站前面，眼睛死死地盯着屏幕。



“郭老师？”楚一航走过去打了个招呼。



“你这……怎么就睡了这么一会儿？不多休息一下？”



郭长征回过头，眼睛里布满了红血丝，但精神状态却异常亢奋。



“一航，我根本就没睡着。”郭长征指了指自己。



“我在床上躺了两个小时，脑子里全在推演这个模型的结果。”



“因为太期待了，实在躺不住，就起来盯着了。”



楚一航拉开椅子坐下，看向屏幕。



终端上的提示显示，训练已经进行到了最后一轮的最后几分钟。



机箱风扇的转速依旧很高。



两人谁都没有说话，客厅里安静，只有机器的运转声。



终于，进度条走到了100。



接着，程序开始在验证集上进行最终的测试评估。



几秒钟后，两行关键的评估数据打印在了屏幕上。



-1准确率: 5023。



-5准确率: 7081。



郭长征愣了几秒，随后猛地从椅子上站了起来。



楚一航也是一脸震惊，直接爆了句粗口：“卧槽！牛逼！”



两人兴奋地在半空中重重地击了个掌。



两声清脆的巴掌声在客厅里回荡。



他们太清楚这两行数字所代表的含金量了。



激动得脸都红了。



在普通人眼里，这只是两个干巴巴的百分比。



但在懂行的科研人员眼里，这就是炸裂的神迹。



所谓的-1准确率达到50，究竟是个什么概念？



简单来说，随便给这个刚搭好几小时的ai模型扔一张它从来没见过的图片，比如一张猫的照片。



模型经过计算后给出的第一个判定答案，有足足一半的概率，会精准无误地指出这是一只“猫”。



虽然它也有一半的概率会猜成狗或者别的什么东西，但这个首选命中率，在当时的技术背景下已经高得吓人。



而-5准确率高达70，则更加恐怖。



这意味着，哪怕模型偶尔犯迷糊，没把正确答案排在头名。



只要它给出的前五个最有可能的猜测名单里，比如依次写着“老虎”、“小狗”、“猫”、“狐狸”、“越野车”。



由于“猫”这个正确选项出现在了前五名的列表里，在测试标准中就算它预测成功。



这种极具包容度的准确率，达到了惊人的百分之七十。



两人之所以激动得有些失态，甚至在半夜的客厅里大喊大叫，是因为这个成绩放在当下，完全是不可思议的。



要知道，他们今晚使用的资源极其寒酸。



为了图快，他们根本没有去下载iage那多达一千五百万张图片的完整数据集。