他不动声色地合上了正在检索数据的窗口，
只留下一篇公开的综述文献页面。
“没什么，找个数据有点费劲。”
林寻淡淡回应，语气平和，却带着一种无形的距离感。
“哦，这样啊，”
赵轩有些失望，没看到什么实质性内容，
只好讪讪地说，
“那你慢慢找，我先回去了。”
待赵轩走远，林寻嘴角勾起一抹冷峭的弧度。
“AI启明，刚才是否有不明意图的窥探行为被记录？”
林寻在心中默念。
“检测到附近5米内有持续关注用户屏幕的视线停留，
持续时间约45秒，
来源已标记。”
AI启明冰冷的声音在他脑海中响起。
林寻眼中寒光一闪而逝。
他并不怕竞争，
甚至欢迎光明正大的较量。
但对于这种暗中观察、
心怀嫉妒的对手，他不得不防。
“看来，以后讨论核心内容和处理关键数据时，要更加小心了。”
林寻暗自思忖，
“赵轩……希望你别做出什么出格的事情。”
他将注意力重新集中到屏幕上，
“AI启明”已经根据新的指令，调整了检索策略，
并对敏感操作设置了更高级别的隐私保护。
林寻的手指再次飞舞起来，速度比刚才更快。
他免疫了赵轩带来的那一丝不快，将其转化为更强大的动力。
攻克早期胰腺癌影像组学的难关，
远比林寻最初设想的要复杂。
尽管有“AI启明”这一强大工具，
但在处理海量医学影像数据和构建高精度预测模型时，
他们还是遇到了棘手的技术瓶颈。
最初，
“AI启明”按照林寻的指令，筛选出了几个公开的胰腺癌影像数据库。
然而，当张宇和赵磊尝试将这些数据导入模型进行预训练时，
却发现数据标注质量参差不齐，
存在大量模糊甚至错误的标签，
这直接导致模型训练效果极差，
准确率始终徘徊在一个令人沮丧的低位。
“不行啊，寻哥！
这些数据太脏了，噪声太大，模型根本学不到有效特征！”
张宇对着电脑屏幕上跳动的杂乱曲线，懊恼地抓着头发。
花瑶和李哲也凑过来看，脸色同样凝重。
没有高质量的数据，再好的算法也如同无米之炊。
林寻皱起了眉头。
他原以为“AI启明”的筛选能力足以应对，但现实给了他一记闷棍。
“AI启明，分析数据质量问题根源，评估数据清洗和重标注的可行性及时间成本。”
他在心中发出指令。
“指令收到。
数据质量问题主要源于多中心采集标准不统一、人工标注主观性差异及部分数据存在伪影。
初步评估，
完全人工清洗重标注预计耗时1200人时，远超当前时间窗口。”
AI启明的回答直接而冰冷。
1200人时！
这意味着他们几个人不眠不休也至少需要一个多月，
这显然是不可能的。
“必须找到更高效的方法。”
林寻深吸一口气，特种兵面对困境时的冷静和韧性开始显现。
他没有放弃，而是开始与“AI启明”进行更深层次的“磨合”。
“AI启明，调用你内部的半监督学习和迁移学习模块，
尝试在少量高质量标注数据的基础上，
对低质量数据进行伪标签生成和噪声抑制。”
林寻尝试下达新的指令。
这是他结合自己对AI技术的理解，
以及“AI启明”潜在能力的一种推测性尝试。
“警告：
半监督学习模块与当前数据集域适应性存在偏差，
强行调用可能导致模型泛化能力下降。是否执行？”
AI启明发出了风险提示。
林寻眼神坚定：
“执行。同时启动多模型集成策略，
降低单一模型风险。
实时监控训练过程，动态调整参数。”他知道，
科研有时需要冒险。
接下来的几天，林寻几乎泡在了图书馆和实验室。
他一边要协调团队成员进行少量关键数据的人工复核，
一边要与“AI启明”进行高强度的交互，不断调整算法参数，
观察模型表现。
“AI启明，增加对影像边缘