实验室里弥漫着一种既紧张又期待的气氛，林宇和他的团队成员们围坐在一张巨大的会议桌旁，每个人的面前都摆放着厚厚的文件和记录。灯光柔和地洒在他们专注的脸上，映照出他们内心的忐忑与希冀。</p>
林宇清了清嗓子，打破了沉默：“各位，经过这段时间的不懈努力，我们迎来了阶段性成果评估的时刻。这不仅是对我们过去工作的总结，更是为未来指明方向的关键节点。”</p>
他打开投影仪，屏幕上显示出一系列的数据图表和模型演示。“首先，让我们看看模型的性能指标。在训练速度方面，相较于最初的设定，我们有了显着的提升。”林宇的声音沉稳而有力，他的目光扫过每一位团队成员，观察着他们的反应。</p>
“但是，”他话锋一转，“我们离理想的状态还有一定的差距。比如，在某些复杂场景下，模型的准确率仍有待提高。”</p>
团队中的小王抬起头，说道：“林宇，我认为我们在数据预处理环节还有优化的空间。可能有些噪声数据没有被完全清除，影响了模型的学习效果。”</p>
林宇点了点头，在笔记本上记录下来：“小王说得有道理，这是一个需要重点关注的问题。”</p>
接着，小李发言道：“在模型的泛化能力方面，虽然我们进行了多次调整，但在新的数据集中，表现还是不够稳定。”</p>
林宇沉思片刻：“这可能意味着我们的模型架构还不够灵活，或者是训练数据的多样性不足。大家对此有什么想法？”</p>
成员们纷纷展开讨论，提出自己的见解和建议。有的认为需要增加更多类型的数据，有的则建议尝试新的模型架构。</p>
“再看看我们在资源利用方面的情况。”林宇切换到另一组数据，“计算资源的消耗比预期要高，这会增加我们的成本和时间成本。我们需要找出是哪些环节导致了这种浪费。”</p>
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