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    贾瀞雯看着那份测试报告，眉头皱起来。

    百分之六十二，意味着每三句话里就有一句识别错误。

    这样的产品，根本没法用。

    “瓶颈在哪儿？”她问。

    “数据。”张涛说，“语音识别需要大量标注好的语音数据。

    我们没有这方面的积累，要从零开始收集。

    还有算法，现有模型对噪声、口音的适应性很差。”

    贾瀞雯记下这些，当晚就汇报给了陈浩。

    陈浩听完，沉默了一会儿。

    “百分之六十二，比我预期的好一点。”他说，“我本来以为会更差。”

    “那怎么办？”贾瀞雯问。

    “别急。”陈浩说，“语音识别是长期工程。

    先收集数据，优化模型。

    我把手头一些资料发给你，可能有用。”

    几天后，贾瀞雯收到一个压缩包。

    里面是几十篇论文和技术文档，都是关于语音识别的最新研究。

    有些是英文的，有些是中文的，还有一些是手写的笔记——陈浩的字迹。

    她把这些资料转给张涛。

    张涛看了之后，兴奋地打电话来：“贾总，这些资料太及时了！有几篇论文正好解决了我们遇到的问题。”

    接下来的几个月，语音搜索团队边学边做。

    数据从几万条积累到几十万条，模型从简单到复杂。

    准确率从百分之六十二慢慢爬到百分之六十七、六十九。

    但到了百分之七十，又卡住了。

    “七十是个坎。”张涛在评审会上说，“再往上，需要的计算量和数据量成倍增加。

    我们现有的算力不够，数据也不够。”

    “需要什么？”贾瀞雯问。

    “至少再翻一倍的服务器，还要更多的标注数据。”张涛说，“投入可能要翻番。”

    贾瀞雯算了一下。

    翻番意味着把移动广告联盟的全部盈余都投进去，甚至还要从其他项目抽资源。
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