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。
她犹豫了。
当晚的视频，她把这个难题抛给陈浩。
陈浩听完，没马上回答。
他拿起笔，在纸上画着什么。
“瀞雯，我想到一个思路。”他说，“传统的语音识别，是把声音转成文字，再用搜索去匹配。
但有没有可能，跳过一个环节？”
“什么意思？”
“直接建立声音特征和搜索结果之间的关联。”陈浩说，“比如用户说‘天气预报’，系统不是先识别成‘天气预报’这几个字，再搜天气。
而是直接从声音特征匹配到天气这个意图。”
贾瀞雯想了想：“听起来很抽象。
技术上能实现吗？”
“需要算法创新。”陈浩说，“我写个框架发给你，让团队看看。”
两天后，一份长达二十页的手写文档发到贾瀞雯邮箱。
陈浩用铅笔画的流程图，密密麻麻的注释，还有一些数学公式。
她转给张涛。
一周后的评审会，张涛兴奋得声音都在抖。
“贾总，陈总的思路通了！”他指着屏幕上的新数据，“我们试了新的算法框架，准确率直接跳到百分之七十六！而且计算量还降低了百分之三十！”
“怎么做到的？”贾瀞雯问。
“他提出的那个端到端模型，跳过了中间的文字转换环节。”张涛解释，“声音特征直接匹配用户意图，少了中间步骤，误差也少了。
我们还在优化，理论上能到百分之八十以上。”
会议室里一片惊叹。
贾瀞雯看着那些数据，心里涌起一种复杂的感觉。
陈浩不在现场，不参与日常研发，但他总能点破那层迷雾。
当晚的视频，她把这个消息告诉陈浩。
“团队说，你的思路通了。”她说，“准确率跳到百分之七十六。”
陈浩笑了：“是他们技术好。
我只是画了个草图。”
“草图就够了。”贾瀞雯说，“每次我们卡住，你总能找到方向。”
两人隔着屏幕对视。
陈浩的眼神很温和。
“瀞雯，你知道为什么吗？”他说，“因为我在外面，看得更清。
你们在水里游，我在岸上看。
哪里水深，哪里水浅，哪里该拐弯，我看得比你清楚。”
“那你什么时候下水？”贾瀞雯问。
陈浩摇头：“我不下水。
我就该在岸上。
你游你的，我指我的。
这就是我们的分工。”
贾瀞雯想了想，笑了。
是啊，这就是他们的分工。
她带着团队在水里游，他在岸上看方向。
一个负责执行，一个负责远见。
少了谁都不行。
“好。”她说，“那我继续游了。”
“游吧。”陈浩说，“遇到看不清的地方，就喊我。”
挂了视频，贾瀞雯站在窗前。
窗外是北京的夜色，万家灯火。
她想起五年前，语音搜索还只是一个概念。
现在，团队已经能做出百分之七十六准确率的原型。
五年后呢？也许用户真的可以对着手机说话，百度就能听懂。
这条路很长，很难。
但方向对了，就不怕慢。
她转身回到办公桌前，继续看那份技术报告。
窗外夜色渐深。
办公室里，键盘声轻轻响起。
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