与此同时，时刻追逐着前沿技术的秦奕却没有那么多心思放在伤春悲秋上面。
在文字首播事情圆满结束之后的第二周，他便将历景铄和马华腾、王志栋几人聚到一起，聊起了机器学习在软件领域里面的应用落地方案。
历景铄对机器学习的研究始于正值 “AI 寒冬” 的 1985 年，如感知机这样的早期神经网络模型，因无法有效解决像异或逻辑运算等非线性问题，在 1969 年被明斯基等人在《感知机》一书中严厉批判，被认为理论存在根本性缺陷，之后全球范围内相关研究便陷入停滞。
然而，这一低谷期也暗藏转机。
历景铄关注到杰弗里?辛顿对反向传播算法的探索，这一研究试图突破传统神经网络的计算瓶颈，通过误差反向传递优化权重，为解决非线性问题提供新思路，他敏锐意识到其中潜力，便向秦奕创办的理想基金会提交了一份关于神经网络的项目研究申请。
这一项目很快就引起了秦奕的注意，作为重生者，他深知神经网络未来在人工智能领域的核心地位，所以秦奕不仅推动历景铄获得首批理想基金支持，还为其团队提供了资金规划、人力调配、设备协调以及技术指导等全方位的支持。
在资金规划上，秦奕根据研究各阶段需求，合理分配理想基金款项。初期为团队购置了多台 80386 微机和配套存储设备，保障基础研究环境；在算法优化和应用开发阶段，预留资金用于购买国外前沿学术资料，以及支付与鹏城大学合作的相关费用，确保研究顺利推进。
在人力调配方面，秦奕凭借与鹏城大学的良好关系，从学校数学系和计算机系成功邀请到 2 名教授作为项目顾问，同时他还从帮忙协调了 3 名经验丰富的程序员协助历景铄进行算法工程实现，这些成员的加入，极大地增强了团队的研发实力。
设备协调上，秦奕积极与供应商沟通，为团队争取到稀缺的存储配件和专业绘图仪，用于数据存储与算法可视化分析，同时协调机房资源，保障团队研究期间的设备使用时长，为研究提供稳定的硬件环境。
在技术指导方面，秦奕更是不遗余力，虽然受限于这个时候的技术环境，他无法首接提供具体算法细节的建议，但他凭借对未来技术发展的了解，在此后的几年里为历景铄团队指明了多个关键方向。
研究起步阶段，面对团队对神经网络架构设计的迷茫，秦奕引导历景铄团队在手写数字识别任务上采用二维图像输入层、单隐层以及 10 个数字类别输出层的结构设计构建 BP 网络，同时他还建议使用 Sigmoid 激活函数替代传统阶跃函数，解决非线性分类难题。
这些方向性建议，让团队在一片技术迷雾中找准了研究路径。
研究开始的第一年，历景铄带领团队专注于复现辛顿的算法结果。
秦奕持续关注进展，在团队因论文数据解读陷入僵局时，他引导成员从算法底层逻辑出发，分析数据特征与模型参数的关联， 顶点小说(220book.com)最新更新科技革命：万物互联时代的领路人 帮助团队突破理解障碍，最终，团队不仅成功复现了辛顿算法在基础数据集上的关键结果，还对算法的运行机制有了更深刻的理解。
与此同时，为支持后续研究，历景铄主导研发基于乾坤语言的燧火机器学习框架。
秦奕提前指出框架需预留算法扩展接口，以适应未来模型迭代需求。
团队遵循这一方向，历时数月攻关，终于设计出具备基础数据结构、算法接口和模型训练流程的框架，该框架在设计上充分考虑了当时硬件性能限制，采用模块化设计理念，各功能组件可独立运行与替换。
尽管初期仅能支持基础的神经网络训练与简单数据处理，但其前瞻性的架构设计，为后续研究奠定了可拓展的技术基础。
此后的两年间，每当团队遭遇算法收敛慢、参数调整困难等技术瓶颈，秦奕都会参与研讨。
他虽无法提供当下硬件难以支撑的复杂优化算法，但会分享未来 “学习率动态调整策略”“L1/L2 正则化方法” 等核心思路，指导团队通过调整数据预处理方式、优化网络连接权重更新规则等手段，逐步改善算法性能。
在他的引导下，团队快速掌握反向传播算法核心原理，并在结构设计上大胆创新。
1988 年开始，历景铄团队进入了收获果实的阶段。
此前数年在技术攻坚上的持续投入，终于在这个时期迎来突破与回报。
在手写数字识别研究领域，团队模型在实验室环境下准确率超 95%，在 80386 微机上实现 1 - 2 秒 / 数字的识别速度。
这一成果吸引了正在推广邮政编码的长安邮政局的注意。
彼时，华国正处于邮政编码推广的关键期，1987 年《邮政法》明确要求逐步实行邮政编码，为技术落地提供了政策土壤，1988 年，长安邮政局通过宣传和强制要求，显著提升了邮编书写率，也为自动分拣技术的应用创造了条件。
在多方技术比选中，历景铄团队凭借对反向传播算法的优化成果和燧火框架的高效性成功中标，获得了在西安邮政局进行局部试点的机会。
试点初期，团队的手写数字识别技术在自动分拣设备上展现出一定潜力，设备处理信件的速度相较纯人工分拣大幅提升。
然而，随着试点的深入，实际场景中的复杂情况逐渐暴露问题：用户字迹潦草、信纸材质不一、油墨晕染等因素，导致识别错误率远高于实验室数据。
面对堆积如山的误判信件，历景铄意识到，算法在应对现实复杂场景时的泛化能力严重不足。
他迅速组织团队复盘，重新分析数据特征，计划引入更复杂的特征提取算法，并优化燧火框架对不规则数据的处理能力，力求降低错误率，为后续技术的迭代升级明确了方向。
另外一边，银行系统也开始尝试引入团队的手写数字识别技术用于支票处理。
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