第77章 林宇的超能力助攻（2/2）

屏幕上的代码、公式、模型架构，在他眼里仿佛活了过来。原本晦涩难懂的算法逻辑，被他快速拆解成一个个简单的模块；不同数据维度的关联的关系，像神经网络一样在他脑海里清晰呈现。他一边看资料，一边对照研发小组的测试数据，寻找问题的症结所在。

不知不觉间，窗外的太阳渐渐西沉，办公室里只剩下电脑屏幕的微光和敲击键盘的声音。林宇完全沉浸在知识的海洋里，连晚饭都忘了吃。他发现，研发小组的算法模型之所以准确率上不去，核心问题在于过度依赖历史消费数据，而忽略了用户实时行为、场景需求等动态因素，导致营销方案缺乏灵活性和精准度。

“症结找到了，那解决方案呢？”林宇揉了揉发胀的太阳穴，目光落在桌面上的行业营销痛点报告上。报告里提到，很多企业的营销工具都存在“水土不服”的问题，无法根据不同行业、不同场景快速调整策略。

“有了！”一个大胆的想法突然在他脑海里冒出来。他可以借鉴模块化设计的思路，将算法模型拆分成“核心预测模块”和“场景适配模块”，核心模块负责抓取用户核心需求，场景适配模块则根据不同行业、不同场景的特点，自动调整参数和策略。这样一来，既能保证预测的准确性，又能提升工具的灵活性。

为了验证这个思路的可行性，林宇开始动手绘制算法优化框架图。他结合自己对营销行业的理解，将餐饮、零售、美妆等不同行业的用户行为特点，融入到场景适配模块中，还设计了一套动态调整机制，让模型能根据实时数据不断优化。

窗外的天空从漆黑变成鱼肚白，当第一缕阳光透过百叶窗照进办公室时，林宇终于完成了算法优化方案。他伸了个懒腰，看着屏幕上密密麻麻的框架图、公式和说明，嘴角露出了满意的笑容。

“应该能行。”他喃喃自语，拿起手机给赵磊发了条消息：“上午十点，研发部会议室开会，有重要思路分享。”

放下手机，林宇才感觉到一阵强烈的疲惫感袭来，毕竟连续十几个小时高强度运转大脑，就算有超能力加持也扛不住。但他心里充满了期待，他相信这个全新的算法优化思路，一定能为陷入困境的研发团队拨开迷雾，让智能化营销工具的研发重回正轨。

而此刻的赵磊，刚从睡梦中醒来，看到林宇的消息时还一脸疑惑：林总不是学营销出身的吗？怎么会有“重要思路”分享给技术团队？带着满腹的好奇，他立刻通知团队成员，提前赶到会议室等候。一场即将改变项目命运的分享会，即将拉开序幕。