“明白！保证完成任务！”秦峻重重地点了下头，坐下的同时已经在手机上开始调度资源。

“张志远，算法模型。”陆宇点名。

张志远扶了扶眼镜，站起身。他的汇报充满了技术细节：“陆总，核心算法训练进展顺利，我们利用开源数据集和图书馆提供的部分脱敏数据，第一阶段的情感分析和智能推荐模型准确率已达到85%，符合预期。但问题出在‘智慧馆员’的语义理解模块上。”

他切换PPT，展示了一组数据：“我们对图书馆常见的十万条问答数据进行训练，发现对于本地化、口语化、以及涉及本地历史文化的复杂查询，模型的理解准确率骤降至70%以下。这远远达不到‘智慧’的标准。”

“原因？”

“数据匮乏且质量不均。现有的公开语料库缺乏针对性，而图书馆提供的原始数据中，大量非结构化的读者咨询记录需要人工清洗和标注，工作量巨大。我们的数据标注团队已经满负荷运转，但进度仍然滞后。”

陆宇看向负责算法数据支持的副组长：“标注团队现在多少人？效率如何？”

“目前15人，三班倒。但专业的数据标注人员稀缺，新招募的实习生需要培训，效率暂时上不来。”副组长面露难色。

陆宇沉思了一会，目光扫过全场：“这不是算法组一个团队的问题。陈浩，赵琦！”

用户体验负责人陈浩和赵琦立刻挺直了腰板。

“你们的前端原型开发先暂停一下交互优化。”陆宇命令道，“抽调一半懂业务、细心的人员，临时支援数据标注团队！算法是大脑，没有高质量的数据喂养，再好的模型也是空中楼阁。用户体验的前提是功能可用！张志远，你负责制定标注标准和质检流程，确保支援人员能快速上手。我要在一周内，看到语义理解模型的准确率提升到85%的基准线以上！”