……
回到宿舍之後，陸晨開啟電腦，開始逐字逐句地拆解諾盛那篇預印本論文。
全文二十七頁，包括正文、方法、補充材料和資料附錄。
他從方法部分開始看起。
諾盛團隊使用的是一個改良版的U-網路架構。
輸入是標準DTI資料，輸出是三維纖維定位座標。
訓練資料來自他們自建的一個脊髓標本資料庫，總共五百多例。
網路經過訓練之後，在測試集上報告了三十五微米的平均定位精度。
看上去資料很漂亮，但陸晨在讀到訓練資料描述的時候就發現了問題。
他們用來標註的組織學切片，解析度是三十微米。
也就是說，訓練資料本身的精度上限就是三十微米。
讓一個網路從三十微米精度的標註資料裡學出三十五微米的定位能力，這是合理的。
但你想讓它學出二十微米甚至更高的精度，那就是在讓網路憑空創造不存在的資訊。
這在機器學習領域有一個名字，叫做資訊瓶頸。
無論你的網路架構多複雜，訓練策略多精巧，精度都不可能超過訓練資料本身的解析度。
……
陸晨繼續往下看，又發現了第二個問題。
諾盛的模型在處理纖維交叉區域時表現明顯下降。
他們的補充材料裡有一張表格，展示了不同解剖區域的分項精度。
在首行纖維束區域，精度確實能達到三十西微米。
但在纖維交叉和分叉區域，精度驟降到了五十八微米。
而脊髓損傷的修復恰恰需要在纖維交叉最密集的區域進行精確操作。
五十八微米的精度在那種環境下根本不夠用。
這是一個致命的短板。
陸晨把兩個發現整理成了一份簡潔的技術備忘錄，總共不到兩千字。
每一個論點都附了論文原文的截圖和對應頁碼。
然後他把備忘錄同時發給了方芷晴和宋懷遠。
郵件標題是“諾盛預印本技術分析：不構成實質性威脅”。
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