几人嗤了一声，有些不屑。

“我说你一个实习生，刚来没几天就想参与核心项目了？你就不怕坏了规矩？”

梁储瞥了陆隐一眼，有些不满实习生的越界，但想着这些材料都是错误的，也没揪着不放，直接将资料丢到陆隐怀里，满脸烦躁。

“拿去吧拿去吧！反正都没用了，你看就看吧，给你长长见识也好。”

陆隐没说什么，拿着资料快速翻阅起来。

看了大概五六分钟，他心里也大概明白问题出在了哪儿。

“你们是不是在为计算不出正确数据烦恼？其实是你们忽略了一下问题。”

几人一愣，挑着眉头看向陆隐。

“你一个实习生，你懂人工智能？”

张伟嗤笑一声，开始对这个新来的有些不满了。

他们都是在研究所待了三年多的老研究员，在来之前，也都是各地的精英，连他们都无法解决的事情，你一个小小实习生看了几分钟就能看出来？

给你涨涨见识就完了，你竟然还当真了？

陆隐没有理会张伟的态度，神情严肃地点了点头，“略懂一些。”

“首先就是这个数据的问题，你们采集的数据并不完整。”

陆隐指着材料中的几处数据直接说道，“这些数据并不平衡，而且没有足够的事例来支持这些特征和类别，这就导致AI在这些方面表现得不准确，这称为数据噪声和偏差。”

“其次就是数据集中的噪声或偏差也会导致AI过度关注这些不准确的样本，可就会导致错误的预测或分类。”

“最后就是独立同分布假设，机器学习需要独立同分布的书，但现实世界的数据往往不满足这一条件，这就导致模型在实际应用中表现不佳。”

“你们这份材料，就很典型的踩了这几个雷。”

几人听后心头一震，诧异地看着陆隐，好半天做不出反应。

他们万万没想到，这个新来的，竟然真的懂！

而且，他说的这些，好像还真是他们一直忽略的。

根据这份材料，接下来的十几分钟，陆隐给几分讲解了AI在计算过程中反复出现错误的原因。

刚才说的只是其中一点，AI在计算过程中反复出现错误的可能性还会涉及计算选择和计算，以及训练方法不当，数据的安全和环境因素。