賈瀞雯看著那份測試報告，眉頭皺起來。
百分之六十二，意味著每三句話裡就有一句識別錯誤。
這樣的產品，根本沒法用。
“瓶頸在哪兒？”她問。
“資料。”張濤說，“語音識別需要大量標註好的語音資料。
我們沒有這方面的積累，要從零開始收集。
還有演算法，現有模型對噪聲、口音的適應性很差。”
賈瀞雯記下這些，當晚就彙報給了陳浩。
陳浩聽完，沉默了一會兒。
“百分之六十二，比我預期的好一點。”他說，“我本來以為會更差。”
“那怎麼辦？”賈瀞雯問。
“別急。”陳浩說，“語音識別是長期工程。
先收集資料，最佳化模型。
我把手頭一些資料發給你，可能有用。”
幾天後，賈瀞雯收到一個壓縮包。
裡面是幾十篇論文和技術文件，都是關於語音識別的最新研究。
有些是英文的，有些是中文的，還有一些是手寫的筆記——陳浩的字跡。
她把這些資料轉給張濤。
張濤看了之後，興奮地打電話來：“賈總，這些資料太及時了！有幾篇論文正好解決了我們遇到的問題。”
接下來的幾個月，語音搜尋團隊邊學邊做。
資料從幾萬條積累到幾十萬條，模型從簡單到複雜。
準確率從百分之六十二慢慢爬到百分之六十七、六十九。
但到了百分之七十，又卡住了。
“七十是個坎。”張濤在評審會上說，“再往上，需要的計算量和資料量成倍增加。
我們現有的算力不夠，資料也不夠。”
“需要什麼？”賈瀞雯問。
“至少再翻一倍的伺服器，還要更多的標註資料。”張濤說，“投入可能要翻番。”
賈瀞雯算了一下。
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