因为研究的推进比他想象得要快，短短几天内，基于海昼天基因组的数据集已经建好了，他们可以开始炼丹了。</p>
之所以称之为炼丹，是因为机器学习模型的训练过程，受到超参数的影响。</p>
所谓超参数就是人为预先设定的参数，设得好，模型训练得就快；设得不好，模型可能压根就不收敛。</p>
至于什么是好，什么是不好，只有全知全能老天爷才能知道。</p>
天心最难揣度。</p>
说到底，除了扎实的基础和丰富的经验以外，想要快速训练出一个能用的模型、炼出一个能不把人吃死的丹药，运气最重要。</p>
而炼丹是要时间的，七七四十九天之后，如果这丹药不能用，那么这时间就被完全浪费掉了。</p>
所以，他跟着那帮专业炼丹的人开了大半天的会，讨论了怎样分配有限的炼丹炉。</p>
虽然他听不懂那些高深的特征增广、小样本学习、时间序列预测、给数据驱动模型添加物理约束等理论。但作为一个通识课上学了9个学时，就被要求一个暑假里手撸一个图像识别算法的高材生，他有他自己的想法。</p>
他要用强化学习。</p>
“对于强化学习而言，我们的样本太少了。”哪里都要掺一脚的郑K一如既往地苦着脸说。</p>
“少就少呗，又不是不能用。再说了，我们不是正在用老鼠造模吗？造完了样本就多了。”卢赫不以为然。</p>
“具体思路呢？”郑K忧心忡忡地问。</p>
“跟你们一样。特征是某时间点的基因组，标签是未来的突变位点，然后让单碱基编辑的载着相应向导RNA的CRISPR系统在那里等着，一旦突变了，就立刻给修复。把病扼杀在摇篮里。</p>
非要说有什么不同，第一，我这是黑箱，只能发挥作用，却不知道怎么发挥作用；第二，我这基本算是端到端的、全自动的，人工干预只在定期查基因组和设计CRISPR系统，这部分工作未来也有希望自动化。</p><div id='gc1' class='gcontent1'><script type='text/javascript'>try{ggauto();} catch(ex){}</script>