；要么过于平滑，丢失了所有细节；要么计算量爆炸，根本无法在“玄武-o1”
上实时运行。
失败。
失败。
还是失败。
作战室里的人肉眼可见地消瘦下去，眼窝深陷，胡子拉碴。
有人因为连续调试一个bug过四十个小时而差点晕倒。
吴坤几次送饭进来，都被里面凝重的气氛和浓重的烟味（尽管公司禁烟，但压力之下有人偷偷破戒）呛得退出来。
“烨子，要不……咱们还是想办法去搞sa-11o2吧？我去找陈薇，让龙腾出面想想办法？”
吴坤看着林烨布满血丝的眼睛，忍不住劝道。
林烨只是摇摇头，目光死死盯着屏幕上又一次训练失败的损失函数曲线，声音低沉却坚定：“回头路，只会更难走。
必须啃下来。”
转机生在一次几乎偶然的尝试中。
那天夜里，又一轮训练失败后，负责数据预处理的一个工程师近乎绝望地对着一段尤其糟糕的原始信号波形骂了一句：“这破信号，简直就是一堆垃圾！”
这句话仿佛一道闪电，击中了林烨。
“垃圾……”
他喃喃自语，猛地抓住那个工程师，“把刚才那句话再说一遍！”
“啊？我说……这信号就是一坨垃……”
“对！
垃圾！”
林烨眼中爆出骇人的光芒，“我们一直想把垃圾变成黄金！
为什么不想办法直接从垃圾里把黄金‘捡’出来？”
他冲向白板，疯狂地画了起来：“换个思路！
不要训练一个‘降噪’模型！
训练一个‘特征提取’模型！
让它无视噪声的形态，只专注于识别和放大那些极其微弱的、属于有效生物电信号的‘指纹’特征！
就像……就像是一个极度敏锐的侦探，能从犯罪现场一片混乱的脚印中，精准识别出唯一属于凶手的那一个！”
这个比喻让所有昏昏欲睡的人精神一振！
新的模型架构被迅提出——一个极其深度但通道数极窄的卷积神经网络，结合了注意力机制，它的任务不再是拟合一个干净的信号，而是直接输出对原始信号中“有效成分”
的置信度估计和增强后的特征向量。
训练数据也被重新构建，不再追求“干净信号-噪声信号”
的配对，而是改为“噪声信号-有效特征标签”
。
又一次漫长的训练。
当最终的模型被量化、压缩，艰难地部署到“玄武-o1”
芯片上，接上那款噪声最大的廉价传感器进行实时测试时——
所有人都屏住了呼吸。
示波器的屏幕上，原本混乱不堪的波形，在经过模型实时处理后，竟然奇迹般地变得清晰、稳定起来！
虽然还达不到sa-11o2原生的水平，但信噪比已经提升了整整2odb！
足以让后续的特征识别算法稳定工作！
“成……成功了？！”
周伟的声音颤抖着，几乎不敢相信自己的眼睛。
整个作战室先是一片死寂，随即爆出近乎疯狂的欢呼声！
有人跳了起来，有人相互拥抱，有人激动得直接瘫坐在地上。
林烨长长地、长长地吁出了一口气，身体晃了一下，被周伟赶紧扶住。
他的脸上看不到狂喜，只有一种极度疲惫后的释然和欣慰。
这套算法，粗暴、极端、计算密集，几乎榨干了“玄武-o1”
的所有潜力，但它成功了！
它真的从未经优化的、垃圾般的原始信号中，“榨”
出了可用的
