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快速的语义降维,把那些明显不相关的冗余信息提前剔除掉。

想法很好,但实现起来困难重重。

问题的核心在于,预过滤模块本身也会消耗计算资源,如果过滤算法不够高效,那么加上这个模块不但不会提速,反而会变成一个新的瓶颈。何博士试了七八种方案,从朴素贝叶斯到轻量梯度提升机,从词频逆文档频率到浅层卷积网络,每一种方案在单独测试的时候表现都不错,但一旦嵌入到整个系统的调用链路里,就会在某个意想不到的地方撞上性能瓶颈。

忽然他,停掉了手头所有的方案。

他坐在椅子上,盯着屏幕上一行一行的报错日志,脑子里却在想另一件完全不相关的事情。
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