实验室里的气氛紧张而专注,林宇和他的团队成员们围在控制台前,眼睛紧盯着屏幕上不断跳动的数据,开始对 Amanda 启动后的性能进行评估。

林宇的表情严肃,手中拿着一支电子笔,不时在旁边的电子板上记录着关键的数据和发现。“大家注意,我们要从多个方面来评估 Amanda 的性能,包括响应速度、准确性、稳定性等等。”他的声音沉稳而有力。

小王首先开始汇报:“林宇,我这边监测到 Amanda 对简单指令的响应速度非常快,几乎是瞬间给出回答。但是在处理复杂逻辑问题时,速度有所下降,不过仍在可接受的范围内。”

林宇微微点头,目光依然紧盯着屏幕,“继续观察,看看这种情况是个例还是普遍存在。”

小李接着说道:“我负责的准确性评估这一块,目前来看,Amanda 在常规问题上的回答准确率几乎达到了百分之百。但在一些前沿的、尚未有明确答案的领域,存在一定的偏差。”

林宇皱了皱眉,“把那些有偏差的问题记录下来,后续我们要分析原因。”

小张则专注于稳定性的监测,他说道:“林宇,从启动到现在,Amanda 的运行状态还算稳定,没有出现明显的卡顿或错误。但我发现,随着数据量的增加,系统的资源占用率有上升的趋势。”

林宇停下手中的笔,思考了片刻,“这可能是一个潜在的问题,密切关注资源占用率的变化,看看是否会达到临界值。”

团队成员们紧张地忙碌着,不断收集和分析着各种数据。

林宇走到另一台电脑前,查看了一段 Amanda 与模拟用户的对话记录。“这段对话中,Amanda 的回答虽然正确,但语言表达略显生硬,不够自然。”他指给旁边的成员看。

“也许是我们在语言模型的训练上还需要进一步优化。”一名成员提出了自己的看法。

林宇点了点头,“有道理,但也要考虑是不是数据样本不够丰富,导致她的语言模式比较单一。”

此时,实验室里的讨论声此起彼伏,每个人都在分享自己的发现和见解。



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