第176章 幻方量化——用i炒股！
这次桌球在拍面上连续弹跳了10次，直到一次微小的角度偏差导致球飞向侧面。
然后又轮到了1机器人的回合。
桌球在球拍上弹跳的次数在不断增加着，有时候也会存在失误，导致颠球的次数没能达到上一轮的水平。
但这并不是算法叠代有问题，而是物理世界存在的偶然性，桌球撞击在球拍不同位置弹力公差，实验室空调气流的扰动，都有可能导致误差。
总体上看来，颠球次数是逐渐向上增长的。
李兴汉和赵教授就这样站在3台机器人旁边，眼睁睁地看了半个小时。
看着颠球次数从最开始的8次，上涨到了30多次，不过随着颠球成功的次数越多，难度似乎也在不断增加。
梁文峰这时走了过来，从旁边的一台电脑中调出了后台数据。
看着两台颠球机器人的后台数据，他叹了一口气说道：「算法还是不够完善，到了一定极限就会陷入瓶颈，我已经尝试过很多次了，颠球次数到了35次左右，就很难再有进步。」
「具体是什么原因导致的？」赵教授好奇地问道。
「随着叠代次数增加，系统会积累大量相似但细微差异的动作参数。这些冗余数据会拖慢实时运算速度，导致机械臂的响应延迟从最初的2毫秒增加到5毫秒，对颠球这种需要精确到毫米级的动作来说，这点延迟就是致命伤。
更麻烦的是过拟合」现象。机器人为了复现第35次成功时的完美轨迹，反而丧失了应对突发变量的灵活性。」
「有什么办法解决这些问题吗？」李兴汉问道。
「可以更换更加先进的处理晶片，或许能让颠球次数到达60甚至80次，不过这个办法治标不治本，终究还是要继续优化算法，才有可能让机器人学习技术得到蜕变，我正在尝试把【卷积神经网络优化框架104】融入到我的算法中来，只不过这项技术过于深奥了，我暂时还没吃透。
再给我两个月时间，应该能看到一些成果。」
李兴汉闻言，摸着下巴点了点头。
【卷积神经网络优化框架104】可是他目前从系统中抽取出来的科技系数最高的技术，比起现在的i算法起码领先了三四代，即便梁文峰是难得的天才，一时半会研究不明白也是正常的。
「能做到现在这个程度已经很好了，巧匠1号」的主要工作都是一些重复性比较高的内