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陆远进研究所的第三周，才拿到门禁卡。
之前两周，他每次来都要在前台登记。
保安翻着本子找他的名字，然后打电话确认，再让他押身份证，换一张临时通行证。
每天如此。
他不催，也不解释。
前台小姑娘后来认识他了，提前把登记表填好，他来只需要签个字。
实验室在七楼。
研究所的主楼是九十年代盖的，电梯慢，楼道窄，墙上挂着褪色的学术活动海报。
七楼走廊尽头是项目组，三间办公室加一间机房。
陆远的工位在机房角落，一台旧工作站，显示器还是CRT的。
没有人给他安排具体任务。
副研究员李工忙，每天开不完的会。
其他人各管一摊，谁手头忙不过来就喊一声：“陆远，帮我看下这个。”
他就去。
一开始是搬数据。
从服务器上导出图像和语音的配对数据集，拷到移动硬盘里，再导进训练机。
数据量不大，但格式乱。
同一段语音配了三个不同版本的图像标注，时间戳对不齐。
他花了两天，写了个脚本，把三版标注合并成一份。
又写了个校验程序，把时间戳偏移超过两秒的样本全挑出来，重新对齐。
做完了，他把脚本和说明放在公共目录里。
没人问，但后来大家都开始用他的脚本导数据。
再后来是调参数。
第一组的模型训练卡在损失不降的阶段，组长程平试了七八种学习率策略，没用。
陆远在旁边看了半天，说了一句话。
“把批量大小从三十二改成一百二十八。梯度累积两步。”
程平试了，损失开始降。
程平问他为什么。
他说：“样本方差大。小批量梯度噪声太大，模型学不到东西。批量上去，梯度稳了，再累积两步等效更大批量。收敛就顺了。”
程平点头，没再说什么。
但第二天开会，他在会上提了一句：“陆远那个批量调整的思路，可以推广到其他组。”
真正让所有人愣住的是第四周。
项目组要做一个跨模态对齐的功能。
给定一段语音和一张图像，模型要判断它们是否描述同一个场景。
这需要在训练中把语音特征和图像特征映射到同一个语义空间，并用对比损失拉近正样本对的距离。
负责这块的是第二组，组长姓方，二十七八岁，脾气急。
他带着两个人熬了三天三夜，函数就是跑不通。
训练一开始就发散，损失直接跳到无穷大。
第三天晚上，所有人都撑不住了。
方组长让其他人先回去睡，自己趴在桌上眯一会儿。
机房只剩陆远一个人，他没走。
他坐在自己的工位上，把方组长写的代码从头到尾读了一遍。
问题出在数据稀疏表示上。
原始方法把语音和图像的特征向量都做成了稠密矩阵，维度高，内存占用大。
一旦批量上去，显存就爆。
方组长为了解决这个问题，手动把批量降到了八。
批量太小，对比学习根本没法做。
负样本不够，模型学不到区分性。
陆远没有改批量，他改了稀疏表示。
把稠密矩阵换成稀疏矩阵格式，只存储非零元素。
内存占用一下子降到了原来的十分之一，然后他把批量加回到六十四。
又加了一层梯度裁剪，防止早期训练震荡。
² ⑥ ² 𝚇 s . 𝘾o M
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