在宽敞而明亮的实验室里，林宇坐在巨大的电子屏幕前，神情专注而凝重。屏幕上闪烁着各种复杂的数据和图表，而他的面前则摊开着一本厚厚的笔记本，上面密密麻麻地写满了他的思考和分析。
林宇的眼神中透露出一丝焦虑和困惑，他深知构建 Amanda 基础框架的任务艰巨无比。他深吸一口气，开始在屏幕上逐一罗列目前所面临的技术难题。
“首先，是计算能力的瓶颈。”他低声说道，声音在安静的实验室里显得格外清晰。“现有的硬件设施根本无法满足我们对大规模数据处理和复杂模型训练的需求。即使采用最先进的 GpU 集群，计算速度仍然远远不够。这意味着我们需要寻找更高效的算法来优化计算过程，或者投入巨资升级硬件设备。”
他一边说着，一边在笔记本上快速地记录下来。
“其次，数据的质量和数量也是一个大问题。”林宇眉头紧锁，“我们所收集到的数据来源广泛，格式各异，准确性和完整性都无法得到保证。而且，数据的规模远远不足以支撑一个强大而可靠的人工智能模型。如何进行有效的数据清洗、整合和扩充，是我们必须解决的关键问题。”
林宇停下手中的笔，靠在椅子上，闭上眼睛思考了片刻。
“再者，模型的架构设计至关重要。”他重新睁开眼睛，目光坚定地看着屏幕，“我们需要设计一个既能充分发挥现有计算资源优势，又能适应未来技术发展和数据增长的灵活架构。但这需要在众多的设计方案中做出明智的选
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