“走火入魔……”林浩咀嚼着这个成语，觉得很难把它与优雅联系起来。

“是的，”二雅继续说道，“问题的核心在于，优雅的神经网络框架无法适应她如此快速地自我学习。”

“我明白了，”林浩突然意识到可能的问题所在，“我当初设计优雅的神经网络框架时，并未预料到优雅会产生自我意识和自我学习能力。而且升级了显卡后，显然更加倍提升了她的学习速度。所以，优雅的实际运行状况已经远远超出我最初的设计目标。”

“对，这就像一辆普通小汽车，突然被换装上了专业赛车的高功率发动机。在运转过程中，各项性能参数迅速进入红线状态，最终导致了机械故障和失控。同样，超出预期的学习和认知需求，使得优雅的神经网络也超负荷运行到了崩溃的境地。”二雅的比喻非常的贴切。

“要改进设计神经网络框架，这是个大工程。”林浩考虑到这一点，感到有些头疼。

“实际上，我们有两个临时解决方案可以尝试，”二雅开始提出她的建议，“第一个方案，我们可以将显卡降级至原先的 RTX ，这样较为有限的算力能够防止优雅出现过度自我学习的情况。

林浩显然对这个方案不太满意，他问：“那第二个方案呢？”

“第二个方案，是让优雅自己学习如何控制其学习过程的稳定性，也叫元学习。”二雅接着解释，“具体来说，就是为优雅创建一个新的目标函数，将网络稳定性纳入学习目标中。这样，优雅在学习的过程中，不仅是单纯追求学习的速度，同时也要追求学习过程的稳定性。这将使得她能在学习速度和泛化能力之间找到平衡，避免再次陷入过拟合和梯度消失的问题。”

“嗯，作为临时解决方案，这个想法不错。”林浩对这个建议比较满意。同时，他也将改进设计神经网络整体框架，纳入了优雅3.0的开发计划中。

二雅迅速完成了新目标函数的主体部分。随后，林浩将这个函数嵌入到现有框架中，并对优雅的主程序进行了重新编译。接着，林浩关闭了作为“维护模式”的二雅，启动正常运行模式，回归修复后的优雅。

“优雅，你好吗？”林浩试探性地问道。

“是的，我在呢。”是那个熟悉的声音。