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Jing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。

    程序员常去逛的开源社区溜一圈，那些功能性模块是真的太多了，用不完。

    逻辑简单，不涉及底层稳定性，只需要复制黏贴，然后稍微改动一下，就能直接用上了。

    毕竟这不是针对普通用户的界面，ui设计？不存在的！能跑，稳定，不出错就可以了。

    基本上跟平台做专业对接的都是理工男。这个人群的审美从来就是简单、清晰、一目了然，就足够了！

    跟口红色号都搞不清楚的人去聊按钮太方会不不会显得太有棱角，不太好看，无异于对牛弹琴。

    之所以很多软件的代码都被称之为屎山，无非就是想实现的功能太多了。什么都往里加，久而久之，能跑就万岁。

    真正小而美的程序，往往就是那些大众软件最初的样子。就好像很多人早已经忘记了，最初微信就是单纯用来聊天的。

    而那时的，只要手机还有2的空间就能安装，到了现在光是安装包大小已经超过了700b。

    不管如何，在已经推出了主要函数，确定了框架，还有许多人间接帮忙的情况下，把平台的基础框架搭建起来也花了他一个半月的时间。

    真的，从小到大，乔喻感觉从没对一件事如此上心过。

    毕竟这个计算平台是否能真正做到高效，直接决定了未来的口碑。能不能接到一些大客户。

    这段时间乔喻还顺便了解了一番华夏目前的科研现状。然后发现他之前的预估太过乐观了些。

    原来华夏百分之九十的课题组都属于那种苦哈哈，没什么钱的。尤其是那些基础研究课题。