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从理论上看，这个问题很低级。

低级到原既白一开始甚至有点不愿意承认它值得讨论。可他花了一个上午以后发现，低级并不代表容易消失。只要程序真的长时间运行，存储、日志、失败恢复、重复数据、任务中断都会出现。一个想法在纸上只需要一句“自动生成测试”，变成真正可运行的系统以后，却必须回答几十个这种毫无诗意的问题。

宋弈建议简单点，只保存最终失败样本。

原既白摇头：“那就不知道它怎么找到的。”

“全保存磁盘又会爆。”

“所以分层。”

他这一次没有先画一个庞大的统一架构，而是从最实际的需求开始拆：普通中间样本只留统计，不留图片；出现模型输出显著变化时再保存关键节点；如果某条搜索路径特别异常，则把前后若干步完整保留。程序失败后要能从最近状态恢复，日志必须和模型版本绑定，否则下次换模型以后结果无法比较。

宋弈听了一会儿说：“你现在终于开始像一个干活的人了。”

“以前不像？”

“以前像来给干活的人设计宇宙的。”

原既白拿手边一本书砸他，没砸中。

这套并不漂亮的改造用了两个晚上。第二次长时间运行时，程序没有再因为磁盘问题停掉，却出现了另一种故障：其中一个生成任务卡死，占着计算资源不释放，后面所有任务排队等待。原既白起初想追根究底找出那一个任务为什么卡住，宋弈却坚持先给所有任务加超时机制，超过一定时间直接杀掉并记录。“根因以后再查，”他说，“总不能一个人堵厕所，整栋楼都不上班。”

这个比喻把原既白说服了。

过去的他会本能地觉得，每个异常都应该先被理解，再决定怎么处理；真正运行的系统却等不起完整理解。你可以暂时不知道某个罕见任务为什么死掉，但必须先保证它不会拖死所有其他任务。工程不是放弃真相，而是在真相还没有完全到手以前，先让系统活着。

叶老师远程看他们的新版本时，注意力甚至没有先放在算法上。他看了任务队列、日志策略和恢复机制，问：“如果明天模型换掉呢？”

原既白说：“测试接口不变。”

“数据格式换呢？”

“转换一层。”

“测试器自己升级？”

“版本单独记。”

“如果旧结果不能直接和新结果比？”

原既白停了一下：“那就明确不能比。”

叶老师笑了：“不错。很多系统最后不是死在不会算，而是死在大家假装不能比的东西还能比，已经变的东西还没变。”

视频结束以后，原既白没有马上关掉电脑。他忽然看见自己这几个月真正学到的东西，和最早想象的不太一样。最开始他以为机器学习的难处主要在模型本身：结构够不够好，准确率够不够高，能不能找到更一般的规律。后来问题不断向外扩散，数据从哪里来、模型究竟看见什么、换来源为什么失效、测试怎样设计、目标如何被钻空子，到现在甚至包括一个任务卡死以后系统能不能继续跑。

高层结构仍然重要。

可世界并不会因为你找到了一个好结构，就自动把电源、磁盘、接口、人员和时间都整理好。

那天晚上他离开机房时，县城突然降温。车棚顶上结了一层薄霜，自行车座摸上去很凉。原既白戴好手套，手机正好震了一下，是江遥发来一段小点自动成群的动画。

他站在车棚下面看完。

第一条回复是：“规则是什么？”

江遥把三条局部规则说了一遍，又提到两种视野混合以后出现的效果。原既白很快问：“有没有一个全局目标函数？”

“没有。”

“那怎么判断哪个群体更好？”

“我们自己定义环境任务，比如避开障碍、保持队伍、重新集合。”