模式识别能力与符号系统的逻辑推理、可解释性深度融合，试图打破当前AI模型的“黑箱”桎梏。林天对此投入了巨大资源，首批采购的专用AI训练芯片集群优先保障“深瞳”的需求。
算力军备竞赛： 张锐带领的架构组几乎与“深瞳”同步开始了高强度的工作。他们的核心挑战是如何高效利用和管理不断膨胀的算力资源（包括DGX SuperPOD和即将到货的新型定制芯片），优化大规模分布式训练的效率，降低能耗成本，同时为不同研究方向（如徐菲的神经符号、其他团队的强化学习、计算机视觉等）提供灵活可靠的底层支持。星云大厦的地下机房和专属电力、冷却设施24小时轰鸣。
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数据之河的开凿： 李薇的数据组面临的是更复杂、更敏感的挑战。他们需要打通安克体系内外（在严格合规前提下）的金融数据、行业数据、公开网络数据，构建一个安全、高效、支持联邦学习等先进技术的数据融合平台——“智渊”（Data Abyss Platform）。同时，他们必须设计并实施强大的隐私保护方案和访问控制机制，确保数据安全这条生命线万无一失。法律合规团队成为了数据组的常客。
寻找“第一滴血”： 陈峰的应用场景组压力巨大。林天明确要求：AID不能是空中楼阁，必须在短期内（36个月）找到至少一个能展示强大商业价值或技术突破力的应用场景原型。陈峰团队开始密集地与安克投资的被投企业、潜在合作伙伴（如医院、制造巨头、金融机构）进行沟通，梳理需求痛点，试图将“深瞳”实验室和张锐架构组的技术能力快速转化为具体的解决方案原型。会议室的白板上写满了各种行业痛点和可能的AI切入点。
氛围：
星云大厦13层弥漫着一种混合了极度亢奋和巨大压力的独特氛围。咖啡消耗量惊人，深夜灯火通明是常态。这里没有传统大公司的层级森严和繁文缛节，信息流动极快，决策链条极短。林天本人几乎每天都泡在13楼，不是在“深瞳”实验室与徐菲团队讨论技术细节，就是在张锐那边盯着架构优化进度，或是在陈峰的会议室里追问应用场景的进展。
压力不仅来自外部的高期望和林天的严格要求，更来自内部。汇聚于此的都是各自领域的佼佼者，彼此之间既是战友，也是潜在的竞争对手。谁能更快突破瓶颈？谁的想法能成为主导方向？无形的竞争和紧迫感鞭策着每一个人。
暗流：
然而，平静的表面下并非没有暗流。
徐菲的“风险”标签： 尽管林天力排众议重用徐菲，但关于她复杂背景和潜在风险的私下议论从未停止。一些从“纯净”学术环境来的研究员，对她华尔街的经历本能地保持警惕。而徐菲本人，似乎也习惯了这种审视，她专注于技术，用近乎冷酷的效率推进着SyrinxNexus。
资源争夺： “深瞳”实验室对算力的巨大需求，不可避免地与其他小组产生了摩擦。张锐必须在有限的总资源下艰难平衡。林天不得不亲自出面协调，强调“深瞳”的战略优先级，但也要求徐菲团队必须拿出阶段性成果证明其投入的价值。
“快”与“深”的矛盾： 林天要求快速出成果，但像“神经符号融合”这种基础性的突破，往往需要时间和耐心。徐菲团队面临在短期压力下是追求“可用”的改进，还是坚持“革命性”突破的抉择。陈峰的应用组则更焦虑，他们急需实验室拿出能“打动客户”的Demo。
林天站在13楼的控制中心（一个能俯瞰整个办公区和部分实验室透明区的指挥台），看着下方如同精密仪器般高速运转的团队。他的眼神依旧锐利如鹰。AID这台庞大的机器，在他不计成本的投入和强力的驱动下，已经轰鸣着启动。人员班子初具规模，研究方向已然铺开。但真正的考验才刚刚开始：这支耗费巨资打造的“梦之队”，能否在短时间内撕开AI圣殿的一角，为安克，也为他自己，赢得通往未来的船票？猎人的目光，投向了更远、也更艰险的深处。
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第358章 班底完成[2/2页]