第192章 人工智能，我来了！（1/2）
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与梁锋敲定好相关合作事项之后，陆远又在杭城待了两天。
这两天正好是周末，周墨也赶过来了。
“我说过，会让你风风光光的过来。”
陆远拍着周墨的肩膀笑道，周墨也笑着拍了陆远的肩膀一下。
这一年多以来，周墨偶尔也会回杭城，基本都是工作需求，但整体来说，来的次数不多，且都是匆匆而过。
对于杭城，周墨多多少少还是有些心结的。
无论怎么说，他都算是灰溜溜的从杭城离开的，哪怕过去已经一年多了，周墨还是有些心结的。
“今天要见的人，是幻方量化的梁总推荐的，我们要开始组建人工智能团队，这个团队的定位是辰远的未来。”
智能插座+辰家APP+小薇同学，这是辰远的现在，是智能家居的入口，是切入市场的一个机会。
辰远的现在，陆远采取的是亲自上阵，外加分权的管理模式。
硬件与供应链这一块儿，现在主要是陆远自己在盯着，周海配合。
软件由周墨主导，辰家APP的独立，有业务的需求，但也有陆远分权的想法。
眼下的辰远经不过折腾，不能把所有的业务都压在周墨一人身上。
陆远也知道，自打A轮融资之后，猎头、某些大公司，甚至是同等规模的初创公司，从来都没有放弃过对周墨的挖角。
打蛇打七寸，这帮人还真是深谙商战精髓啊。
陆远可以把辰远的未来交给周墨，但辰远的现在他不敢赌，而且是有些公司在挖人方面的能力，陆远可是非常清楚的。
“这就准备搞人工智能了？”
周墨笑了笑，去年说人工智能的还不多，今年就多了起来了，百度更是经常在公开场合鼓吹人工智能。
陆远去年就跟他聊过，但在周墨看来，不需要这么着急，这玩意儿现在可是纯烧钱。
辰远现在的现金结构不错，毛利跟净利都远超同行，整体上是一家财务非常健康的企业。
但这一切都是建立在没有大量无序烧钱的情况下，外加融资到账以及ZF补贴。
“慢慢来，前期的投入我们会控制，另外也不会搞跟大厂一样的大模型。”
按照梁峰昨天的意思，要搞一个幻方量化那样的大模型，起步就得几千万元。
现在的辰远肯定是搞不起来的，所以起步的水平，差不多也就是幻方几年前的水平吧。
“走吧，我们去见见梁总推荐的大神吧。”
周墨笑了笑，他也就是那么一说，在公司战略上，陆远从来都不会听其他人的意见。
他说要搞人工智能，那就绝对要搞。
至于说钱够不够，投入多少，这些相信陆远也有过打算，这家伙可是敢在工资都发不起的情况下就开干了呢。
不大一会儿，陆远便看见一名戴着眼镜，约莫20多岁的年轻人朝他们走过来，眼神里带着不确定。
陆远远远地看见，朝他招了招手，昨天他没碰到宋阳，但是梁锋给他看过宋阳的照片。
宋阳是皖省人，比陆远小两岁，目前是浙大的在读硕士，师从浙大国家重点实验室的陈为教授。
宋阳本科还是保送浙大的，而宋阳研究的方向，正是时序数据可视化与异常检测。
在听到宋阳的履历之后，陆远就完全放下心了，梁锋推荐过来的第一个人，真的一点敷衍都没有。
不提宋阳这样的学霸，单就是他摇人的能力，可比陆远在他老师那里占到的便宜要多太多了。
这可是国家重点项目的主导教授。
“陆总你好，我是宋阳。”
快步上前的宋阳，跟陆远打了个招呼，周墨他不认识，只是客气地点了点头。
周墨也含笑点了点头。
刚刚陆远介绍了一下宋阳，周墨也是笑了，好家伙，又一个“应届生”啊。
还真是逃不开应届生的魔咒啊。
“喝点什么？”
待宋阳坐下，陆远介绍了一下周墨。
“咖啡吧。”
宋阳看了一眼陆远跟周墨面前的杯子，低声说了一句。
陆远想起梁锋对宋阳的评价是代码写得干净，模型优化做得比老员工还细。
第一次相见，宋阳给陆远的印象是安静，不是内向那种安静，而是话不多。
或者说，不想把时间浪费在跟人交流上。
陆远又看了看周墨，说起来这俩的气质倒是有点像，周墨也就是愿意跟他有交流。
对其他人，也尽可能少说话，说话的方式也很干练。
或许，这就是技术人才的共性？
跟他们一比，自己还真算不上什么技术出身。
“梁总向我极力推荐你，你对来辰远工作有什么想法？”
很多时候，第一印象很重要，宋阳给陆远的第一印象就是类似周墨。
印象不错。
技术上肯定是没问题，所以面试的流程，陆远便直接省了。
陆远这边省了，周墨可不能省。
借着好奇的由头，周墨问道：“你在幻方做的异常检测，用的什么模型？”
要想坐稳辰远科技CTO的位置，就需要不断的进步。
陆远去年跟他提起人工智能，周墨虽之前没接触过，但也开始不断的学习。
大模型，算法这些，周墨已经了解得很深了。
“LSTM，我们尝试过GRU，参数量更少，训练更快，但lSTM在捕捉长期依赖上更稳定。”
说起技术要点，宋阳明显话多了很多。
“对于五相级别的Tick数据，LSTM的遗忘门能更好地处理噪声。”
周墨点了点头：“关于用电指纹数据，不知道你了解过没有，它的采样频率是1KHz，日增量在GB级别，你怎么做特征提取？”
宋阳看了周墨一眼，又看了陆远一眼。
陆远投去一个鼓励的眼神，宋阳笑了笑：“第一步是降噪，滑动窗口均值滤波，窗口大小50到100毫秒。”
“第二步是提取时域特征，峰值，均值，方差，均方根。”
“第三步，傅里叶变换提取频域特征，基频，谐波分量，频谱质心。”
“第四步就是降维了，PCA或自编码器，把几百维特征压缩到几十维，输入LSTM，这样可以大幅降低模型复杂度，同时保持准确率。”
陆远听着都笑了，这很符合这家伙的技术人设啊，技术词是一个接一个，也不管别人听不听得懂。
说实话，陆远不怎么听得懂，这第一第二的，夹杂着专业词汇，听起来云里雾里的。
不过周墨倒是听懂了，他这一年多，学习了不少。
不过周墨没有评价，沉思了几秒钟之后道：“那异常怎么处理？”
“很简单，分位数剔除，设定上0.5%和下0.5%的阈值。”
宋阳又是一笑，紧接着再道：“但是有一点要注意，极端值本身可能也是一种异常，比如老人跌倒导致的电流尖峰，所以不能一刀切地剔除，要结合业务场景做智能截断。”
显然，宋阳也是了解过辰远现有业务的，梁峰能推荐他，肯定是跟他有过沟通的。
周墨笑了笑，朝着陆远挤了挤眼神。
这家伙虽然没接触过辰远现行的算法，但他说的几乎都快一模一样了，牛逼。
没错，辰远现在的算法虽然没有形成系统概念，却是在陆远一知半解的建议下开发出来的。
但陆远毕竟有着远超这个时代的见识，加上又接触过真正意义上的人工智能，开发出来的功能，还是不容易出错的。
至少在大方向上是如此。
宋阳对于周墨的问题倒是没什么表示，他当然明白今天这是一场面试。
不然的话，现在在浙省里名气正盛的陆远，再加上辰远的技术根基，会双双在西湖边等他？
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