u的机柜。
再加上各种存储设备、内部交换机、网络布线跟一套冷却系统。这大概就是科研都是靠钱堆起来的原因了。
这些东西的确挺贵。
这也是乔喻压根没打算提供算力支持的原因。一般能用得起他这个平台的实验室或者工程团队，基本上都不缺算力，缺的只是能帮到他们的计算平台。
硬件布置得差不多了，他就得调试软件了。
陈卓阳跟张晓都没时间，老薛也忙于广义模态公理体系的升级没空帮他做前期的调试，乔喻也只能拉着乔曦一起，帮他一起做调试。
这又不得不说计算所那边的帮助了，那边是真有海量的脱敏数据用来帮助乔喻做训练。
托上次去计算所做讲座的福，乔喻在那边认识了几个挺不错的助理研究员。
既然已经把数据提供了，自然也不介意顺便帮他做一些处理。反正对面也习惯了做这些基础性工作，而且跟着乔喻做事，还能学到些东西。
比如未来的细雨计算平台的调参方法。
不能小看这项技术。毕竟调参也是个技术活，模块化设计的基础正是对不同任务参数需求的精确理解和适配。
比如优化反应动力学的主模型参数，也可以为优化天体轨道模型提供服务，这就需要根据实际情况去做动态调整。
当然，前期平台的能力肯定不如他带人跟着数据那么出众，但不要紧，平台核心就是算法跟数据驱动的。
只要高质量数据样本不断增加，再加上合作者反馈优化迭代，平台的能力肯定是能以指数级增长的。
而且现在机器学习框架已经发展的特别成熟，再加上乔喻没打算接科研范围外的数据，所以机器学习模型的复杂度也很低。
不像是那些所谓ai大模型，过于强调场景的通用性跟复杂性，搞的花里胡哨的，却连数据的有效清洗都做不到。
这种专用的平台学习能力搭建就简单的多好吧，也只能说是相对简单。
起码乔喻为了敲代码，已经也差不多有一个多月没能睡上一个完整的好觉了。
但没办法，平台核心代码乔喻还真不放心交给别人。毕竟每一个逻辑节点，都直接决定了平台底层计算的稳定性。
别人敲的代码他怕自己看不懂。
至于非核心的代码嗯，那就更不用专门找个人去写了。
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