於休眠狀態的高性能工作站。
隨著屏幕亮起，三套架構完全不同，已經被打包編譯好的深度壓縮模型文件，整齊地排列在作業係統的桌麵上。
「我們用一個經典的工業異常分類模型作為基準。」周誌華介紹道，「同樣的原始高維訓練數據集，同樣的公開測試集。我們用了三種目前工業界最主流的手段，對這個龐然大物進行了壓縮。」
【模型A：採用了目前最激進的結構化剪枝算法】
【模型B：採用了張量低秩分解技術】
【模型C：採用了一種相對保守的知識蒸餾策略】
隨後，周誌華調出了這三個模型在公開測試集上的那份亮眼的傳統跑分結果。
【模型A：在測試集上的平均準確率高達96.7%，而且它的參數量驚人地減少了72%】
【模型B：平均準確率96.5%，參數量減少61%】
【模型C：平均準確率最低，隻有96.3%，參數量也隻減少了可憐的54%】
「如果按照目前各大頂級會議和企業界的傳統評價指標來看，」周誌華指著屏幕，「模型A絕對是當之無愧的明星，是所有工程師夢寐以求的最優解。它的體積變得極其小巧，推理速度極快，而且最不可思議的是，它的準確率甚至還是這三個裡麵最高的。」
「而那個模型C，壓縮率最低，消耗的內存最多，而且在公開數據集上的準確率還墊底，算是失敗品。」
江臨看著這些數據，冷靜地問道：「那份沒有參與測試的隱藏集呢？」
「按照你最初郵件裡的要求，那份關鍵的隱藏集，從始至終都由我們學院另外一組獨立的人員在隔壁的機房裡保管著。」周誌華看著江臨，「直到現在這一刻，我隻知道那個隱藏集裡，包含了一批在公開測試集中沒有出現過的高危長尾狀態。」
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「隱藏集裡有多少樣本？」
「四十八組狀態對。其中包含高風險邊界樣本，也包含低代價對照組。」
「任務損失和安全動作集合都已經提前標註好了？」
「已經完成獨立標註，高風險組裡的錯誤動作可能帶來幾十萬元以上的損失。」
「我們有權限去調用它進行測試嗎？」
「作為最終的裁決，隻能調用一次。」周誌華伸出一根手指，「跑出什麼結果，就是什麼結果，沒有任何修改代碼重新跑一次的機會。」
「一次就夠了。」江臨說道。
南大的研究人員將三套模型逐一導入剛剛完成接口改造的【可信審查腳本】。
腳本的底層來自江臨帶來的MPS-EvidenceGate通用反例搜索框架。三套模型的中間表示和公開數據已經提前緩存，任務損失矩陣、證據單元覆蓋半徑與局部穩定性檢查，則是在剛才的討論中接入的新模塊。
審查流程開始運行。
第一步，審查器根據公開數據分布和預先限定的允許假設族，劃定可能存在的分歧區域。
第二步，從分歧區域中提取帶局部覆蓋證書的反例見證基。
第三步，檢查三套壓縮模型是否在高風險證據單元內發生任務坍縮，以及對應的局部穩定性證書是否仍然成立。
計算開始。
工作站機箱裡的CPU和GPU瞬間達到了滿載狀態，功耗急劇飆升。
那台普通的會議室工作站，內部並沒有配置廢土二號工作間的異構算力調度係統，也沒有能夠將熱量化為無形的熱織網。
在麵對這種高強度的空間遍歷計算時，它唯一能依靠的，就是機箱裡那幾隻被猛然拉高電壓的工業風扇。
風扇的轉速在短短十幾秒內飆升到了極限，發出陣陣沉悶的轟鳴聲。
會議室裡的人都屏住了呼吸，沒有人說話，隻有那單調而急促的風扇轟鳴聲在空氣中迴蕩，讓人感到一陣莫名的心悸。
漫長而煎熬的四分鐘過去了。
屏幕上，審查腳本終於吐出了第一組分析結果。
【模型A】
【為其提取的見證基規模：37 對高危分歧樣本】
【觸發的任務坍縮次數：12 次】
【未知區域覆蓋缺口估計值：0.083】
【底層審查結果結論：拒絕上線（REJECT）】
緊接著，第二組結果跳了出來。
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