“把手工工具、模型零件这类特征添加到白名单库,优化图像识别的特征权重。”
我对林超翔说,“灰度发布的关键就是发现问题、快速迭代,不能让小误判影响用户体验。”
客服部的负责人王姐走进监控室:“刘总,试点运行三天,人工审核效率提升了40%,用户投诉率下降了28%。”
“这只是开始。”
我指着屏幕上的覆盖率曲线,“等稳定运行一周,我们把试点范围扩大到30%,月底前实现全量覆盖。”
王姐点点头,又补充道:“唯一要注意的是游戏直播间的场景,有些虚拟道具和真实违规物品特征相似,误判率略高,还得再优化。”
“已经安排专人标注游戏场景的特征了。”
周鸿威接过话,“今天就能完成模型更新,误判率能再降1-2个百分点。”
安安发来微信:“爸爸!我在社团提出的项目构想被老师批准啦!晚上回家跟你细说!”后面跟着一个雀跃的表情。
我笑着回复:“真棒!晚上爸爸给你做好吃的,好好听听我们小技术人的宏伟蓝图。”
下午提前下班,我去超市买了安安爱吃的菜。
刚回到家,她就背着书包冲了进来,手里紧紧攥着一份项目计划书。
“爸爸,你看!这是我写的‘基于AI的校园违规行为识别’项目计划书,老师说这个想法很有创意,还能解决校园管理的实际问题,批准立项了!”
“安安,你太厉害了!”
我忍不住赞叹,“还知道用图像识别算法,甚至考虑到了校园场景的特征优化,比爸爸当年第一次写项目计划书时强多了。”
“我查了好多资料,还看了你给我的AI基础教程。”
安安坐在我身边,兴奋地讲解,“我们可以用校园监控的公开视频片段做数据集,训练一个简单的AI模型,识别乱扔垃圾、翻越围栏这些违规行为,然后生成统计报告给学校德育处。”
“思路很清晰,但实施起来会有一些技术难点。”
我耐心引导她,“比如校园场景复杂,光线变化大,对模型的鲁棒性要求很高;还有数据集标注,需要大量人工筛选有效样本。”
“我知道,老师也跟我说了。”
安安点点头,“所以我想先做一个简化版本,只识别乱扔垃圾这一种行为,用社团活动室的监控视频做测试,等模型稳定了再扩展其他场景。爸爸,你能教我搭建基础的AI模型吗?”
“当然可以。”
我摸了摸她的头,“周末爸爸带你用Python搭建一个简单的模型,先从图像预处理开始,一步步来。我再给你推荐几本入门书籍,你先了解一下模型训练的基本原理。”
安安的眼睛亮了起来,立刻拿出笔记本记录:“太好了!我已经约了雪儿一起收集视频样本,周末我们就开始准备数据集。”
晚上,突然收到了技术安全部门的预警:“运营总监左荣光今日多次尝试访问‘直播+广汽’项目的核心数据库,权限不足被拦截。”
“看来沈剑锋已经开始行动了。”
我给周鸿威发消息:“立刻加强‘直播+广汽’项目的 data安全防护,给核心数据库设置二次验证,所有访问日志实时同步到我这里,另外,密切关注左荣光的账号动态,一旦有异常操作,立刻冻结并报警。”
“收到,刘总。”
周鸿威很快回复,“我现在就安排技术人员处理,另外,我已经把数据库的访问权限重新梳理了一遍,除了我们三人,其他人只能查看表面数据,无法接触核心代码。”
第二天一早,我去公司的路上,特意绕路经过一家咖啡馆。
远远就看到左荣光和一个熟悉的身影坐在靠窗的位置——正是沈剑锋。
两人低声交谈着。
沈剑锋手里拿着一份文件,似乎在给左荣光看什么。
左荣光的表情有些犹豫,时不时点头,又时不时摇头。
我没有上前,而是默默拍下照片,发给了李总。
李总很快回复:“我知道了,刘军,你继续做好数据安全防护,左荣光那边我会敲打一下,必要时会调整他的工作权限。”
得到李总的支持,我心里踏实了不少。
中午,我接到了安安的电话。
她兴奋地说:“爸爸,我们已经收集了500个视频样本,周末可以开始标注了!董老师也答应帮我们指导数据集标注的规范,她说这样能提高模型的识别准确率。”
“太好了!”
我笑着说,“周末爸爸带你去公司的实验室,用专业的标注工具,效率会更高。”