【第239章 屬於天才的絕對領域】
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林曉對此早有準備，上台前便提前拜托吳遠橋調試好了投屏設備。
空口無憑的報告再流暢，也遠不如實打實的數據圖表有說服力。
真正的技術，從來都是靠結果說話。
“程院士，各位專家，接下來我為各位彙報DCA-Genome算法向玉米數據遷移的完整驗證情況。”
他說話的同時手指落在鍵盤上，切入了第一個窗口。
“遷移工作的第一步，是確認擬南芥上訓練好的模型參數在玉米群體上是否具有可傳遞性。” 他接著調出一張數據表。
“我做了兩組對照：一組是直接複用擬南芥參數，另一組是基於玉米群體的 LD 衰減曲線重新擬合的縮放係數。”
“結果顯示，不做參數調整的情況下，模型在玉米上的表現不如不調整時好，甚至會出現偏差。”
......
“因此，我按照之前預想的思路，基於玉米群體的連鎖不平衡衰減曲線，重新估計了窗口大小和正則化強度，並輸入縮放係數。”
“調整後的模型在玉米驗證集上的表現，基本上已經達到了與擬南芥相當的水平。”
隨著彙報推進到這裡。
偌大的會議室徹底沉寂下來，全場隻剩林曉一個人的聲音。
所有人的目光死死釘在屏幕的數據表格上。
其中彭建的心神最為震動。
來不及繼續聽下去了，就徹底被一組參數鎖定了注意力。
窗口大小：500kb → 調整為 750kb
正則化強度：λ=0.1 → 調整為 λ=0.065
縮放係數：1.0 → 1.38
他一眼認出了那組數字的含義。
玉米群體的連鎖不平衡衰減速度大約是擬南芥的六成，如果把擬南芥的窗口大小直接搬到玉米上，等於用一個精細的尺子去量一片粗糙的地形。
既會丟失核心精度，還會滋生大量無效結構噪聲。
但更難的地方在於，這個調整不是靠經驗就能拍腦袋決定的。
林曉沒有通過大量的試錯來測試窗口大小，而是先估計了玉米群體的 LD 衰減速度，再按照一個大概的縮放比例去調整參數。
這一手，直接跨越了行業數十年的通用套路。
這種思路在算法遷移中非常少見，因為它需要掌握兩層知識。
一是算法底層的統計學建模邏輯，二是對作物群體結構和遺傳背景的精準把握。
他現在算是明白了。
難怪林曉能領先同齡人這麼多的。
有這種跨學科的知識積累，隨便想點東西，那層次也比別人高啊。
這已經不再是能力層麵的差距，而是學術視野與認知層級上的斷層領先了。
一旁的燕海青同樣神色怔住，若有所思。
因為他自己就做過類似調整，知道這是一個需要反複驗證才能確定的過程。
他再看了一眼那組數據。
調整後的玉米驗證集上的真陽性率比不調整時高出將近兩成，假陽性率沒有增加。
這意味著林曉的調整方向是正確的，而且精度已經足夠穩定。
其實到這一步，其實就已經相當誇張了。
因為很多做算法的人，其實一輩子都不會主動去計算那種縮放係數。
他們隻會說做個遷移，然後不停進行調參。
林曉直接算出來了。
他不僅算出來了，還驗證過了。
這就特麼的相當離譜了。
就像相當於是別人還在用尺子比劃著做飯，鹽少許、糖適量、醬油一勺......
他直接掏出溫度計和天平，把少許換算成了精確到克和度。
然後把成品端上來，不僅味道對了，還能翻三倍複刻。
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