1988 年，华国银行业支票数字识别以传统 OCR 技术为主，传统 OCR 技术主要依赖模板匹配与特征提取等图形学算法，系统通过将手写数字图像进行灰度化、降噪、二值化等预处理后，与系统内置的标准数字模板进行比对，计算相似度来完成识别。
这种技术对字体规范、书写清晰度要求极高，面对潦草字迹、变形数字时，识别准确率会大幅下降，且由于缺乏智能学习能力，无法根据新数据自动优化识别规则。
与之相比，历景铄团队所研究的机器学习算法展现出显著优势。
神经网络通过构建多层神经元结构，能够自动学习数字图像的复杂特征，无需人工预设模板；在大量数据训练下，模型可自适应调整参数，有效应对字迹潦草、变形等复杂情况。
尽管团队技术目前在银行实际应用中的错误率仍难以满足需求，但这种基于数据驱动的智能识别思路，打破了传统 OCR 依赖固定规则的局限，为银行业从半自动化向智能化转型提供了全新方向。
后续只需通过优化算法、适配硬件等多轮迭代，全自动高精度识别的实现将不再遥远。
这些初步应用案例，虽未完全展现技术的成熟威力，但验证了其在实际场景中的应用潜力，也让团队在行业内崭露头角。
除了在神经网络领域取得成果，历景铄团队在其他机器学习方向也同步推进。
他们深入研究统计学习方法，成功将朴素贝叶斯算法应用于简单文本分类任务，在小数据集上展现出高效的分类能力；同时，通过对 K-means 聚类算法的优化，实现了对用户行为数据的初步聚类分析，为后续个性化服务提供了技术储备。
在特征工程方面，团队积累了丰富经验，熟练运用 TF-IDF、词袋模型等方法提取文本特征，这些技术储备为新的应用开发奠定了基础。
同样在 1988 年，燧火机器学习框架迎来重要里程碑。
在秦奕的推动下，燧火框架在 87 年鸿蒙软件基金会成立的时候便成为了该基金会的孵化项目，获得了基金会一定的资源倾斜，经过一年孵化培育后，这个项目成功从众多项目中脱颖而出，于 1988 年正式毕业并晋升为基金会顶级项目。
基金会专家团队经严谨评估，认可了框架在有限硬件资源下的高效运行能力，以及预留算法扩展接口所具备的强大适配性与兼容性。
成为顶级项目后，团队不仅获得了更充足的研发资金，得以购置更先进的存储设备与计算资源，还能借助基金会搭建的合作平台，与国内顶尖科研团队展开深度合作，共同探索框架在自然语言处理、图像分类等更多领域的应用可能，加速了框架的功能完善与技术升级。
随着成果的初步落地与框架影响力扩大，历景铄团队吸引了更多优秀人才加入。
高校计算机专业的毕业生、经验丰富的程序员纷纷向团队投来橄榄枝，团队规模得以扩充，研究方向也逐步拓展。
在秦奕持续的方向指引下，团队开始着手解决算法在复杂场景下的泛化问题，探索将时序模型引入手写数字识别，以提升对连笔字、模糊字迹的识别效果，作者“燃面不燃”推荐阅读《科技革命：万物互联时代的领路人》使用“人人书库”APP，访问www.renrenshuku.com下载安装。为后续技术的进一步突破奠定基础。
到了今年，历景铄团队的研究成果不仅为中国在 OCR 技术商业化进程中提供了早期技术探索经验，成为清华 THOCR 系统的早期技术来源之一。
更在国内机器学习领域树立起标杆，激励着更多科研团队投身于人工智能技术的探索，推动着国内相关技术在 “AI 寒冬” 中破冰前行。
原恒星会议室里，秦奕首入主题：“目前我们八西科技下面的各平台都面临信息审核和广告投放的难题。”
“其中青鸟即时通讯软件急需利用机器学习技术建立自动审核平台，将常见广告关键词和违规模式录入其中，浪心论坛、浪心电子邮箱，天工开物以及桓山问泽这几个平台则要基于人工智能技术，开发统一化的个性化广告分发平台。”
“这两个系统，所有平台都不可或缺，是当下必须推进的重要项目，小历，你觉得以你们团队现有的技术储备能实现这两个系统么？”
历景铄在来开会之前便己经针对这两个系统做过初步的调研，所以现在首接就将结论摆出来：“建立一个初步的审核平台和个性化广告分发平台是没有问题的，只是要想把效果做的很好，有不少功夫要下。”
“嗯，我理解的，你先介绍一下你的方案吧。” 秦奕自然清楚人工智能若要实现智能化的跨越，大量的人工介入是不可或缺。
这种介入绝非是辅助性的边缘工作，而是贯穿于数据采集、规则构建、模型训练等技术开发的全链条，是驱动人工智能从理论走向实践、从基础框架迈向高效应用的核心力量。
在数据层面，无论是审核平台的违规样本识别，还是广告分发平台的用户画像构建，都依赖高质量的标注数据。
以审核平台为例，团队需要人工整理海量的广告关键词、违规话术，针对隐晦表达、变体内容进行细致分类标注，这些标注数据将成为训练模型的 “基石”。
而在广告分发平台中，用户行为数据的采集、清洗、打标签，同样需要人工逐条核对，才能确保数据的准确性与有效性。
从规则制定角度看，底层的规则引擎构建离不开人工干预。
审核平台的关键词库和正则表达式规则，需要技术人员结合业务场景、政策法规，手动编写与调整；广告分发平台的初始投放策略、多臂老虎机算法的参数设定，也必须基于人工经验和市场分析来确定。
这些规则如同人工智能的 “行为准则”，首接影响着系统运行的方向与效果。
模型训练过程更是人工介入的关键阶段。
当朴素贝叶斯模型在审核平台中出现误判时，需要人工复核争议样本，并将新的标注数据重新输入模型进行迭代训练。
广告分发平台的逻辑回归模型在优化点击率预测时，技术人员要反复调整特征参数，通过人工调试找到最佳的模型配置。
可以说，每一次模型性能的提升，背后都是大量人工试错与优化的结果。
“审核平台这边。” 历景铄打开准备好的演示文稿，投影幕布上浮现出三层架构图，“我建议是先搭建一个三层架构。”
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