林烨那番“算法硬抗硬件”
的狂言，像一颗投入深水的炸弹，在星火科技内部掀起了巨大的波澜。
最初的震惊和质疑过后，取而代之的是一种被逼到绝境后破釜沉舟的狂热。
公司内部迅进入了一种“战时状态”
。
最大的那间会议室被彻底清空，白板被推了进来，服务器被直接接入，大量的廉价传感器样品和开板堆满了角落。
这里成为了临时的“算法攻坚作战室”
。
林烨亲自坐镇，周伟担任副手，核心算法团队的十余名精英被全部抽调进来，与外界进行了物理隔离。
窗户被遮光帘严实实地挡住，分不清白天黑夜。
空气中弥漫着浓烈的咖啡因、汗水以及电子设备散热混合的奇特气味。
桌子上散落着能量棒包装纸和空掉的矿泉水瓶。
攻坚，从一开始就陷入了难以想象的泥潭。
硬件团队以最快度采购回来的七八种廉价传感器，其输出信号质量比预想的还要糟糕。
噪声大、基线漂移严重、容易受到环境电磁干扰、不同批次间还存在显着差异……原始的波形数据在示波器上看起来就像是一团乱麻，与之前sa-11o2那清晰稳定的信号相比，简直是天壤之别。
第一个星期，团队尝试了所有经典的信号处理手段——各种高阶的巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、自适应滤波算法……效果微乎其微。
噪声和有效信号在频域上严重重叠，传统的滤波方式要么滤不干净，要么连同有效信号一起削弱，导致最终识别率惨不忍睹。
“不行！
信噪比太低了！
经典方法的前提是噪声和信号可分离，这根本就是一锅粥！”
一个年轻的算法工程师崩溃地抓着自己的头，将写满公式的草稿纸揉成一团。
沮丧的情绪开始蔓延。
现实的残酷远理论的乐观。
林烨沉默地看着屏幕上那糟糕的数据，没有责备任何人。
他知道，常规路径已经走到尽头。
“全部推倒重来。”
他的声音因为连续熬夜而沙哑，但眼神却亮得吓人，“我们陷入思维定式了。
别再想着‘过滤’噪声，想着如何‘理解’噪声，然后‘重建’信号。”
他再次将自己沉浸入【维记忆库】的深处，忍受着剧烈的精神刺痛，搜寻着更前沿、更颠覆性的工具。
这一次，他指向了一个方向——深度学习与生成式模型在信号处理领域的极端应用。
这个想法在当时看来近乎天方夜谭。
将主要用于图像和语音处理的深度学习，应用于高频率、低延迟要求的生物电信号实时处理？计算资源如何保障？模型如何做到轻量化？实时性如何满足？
质疑声更大了。
但林烨力排众议。
“‘玄武-o1’验证芯片给了我们底层的访问权限，我们可以实现极致的硬件协同优化。
算力不够，就优化模型结构，压缩参数量，用精度换度！
我们要的不是一个通用的模型，而是一个专门为这几款廉价传感器‘量身定制’的、极度特化的‘信号清洗工’！”
方向确定，地狱般的试错开始了。
作战室的白板上写满了各种神经网络的架构图：……甚至还有一些看起来极其古怪的、融合了传统信号处理先验知识的混合模型。
海量的、由廉价传感器采集来的、标注好的噪声数据被输入模型进行训练。
每一次训练都需要数小时甚至更久，而每一次满怀期待的验证，结果却往往是更诡异的失败。
模型要么过度拟合，把噪声也当成了特征
