系到公司的声誉和未来。
会后，陈熙和团队立刻展开调查。
他们仔细分析了实际生产环境中的数据，发现问题并非出在算法本身，而是数据标注环节存在隐患。
在前期的数据标注过程中，由于部分标注人员对产品缺陷的定义理解不够准确，导致一些标注数据出现偏差。
这些有偏差的数据进入模型训练，使得模型在面对实际生产中的复杂情况时，无法做出准确判断。
找到问题根源后，陈熙并没有感到轻松，反而压力倍增。
要纠正这些标注错误，意味着需要重新标注大量的数据，这不仅工作量巨大，而且时间紧迫。
同时，他们还需要对模型进行重新训练和优化，以确保系统能够准确适应实际生产环境。
但留给他们解决问题的时间已经不多了，陈熙和团队能否在规定时间内化解这场危机，挽救项目，一切都还是未知数 。
