优雅开始处理问题。
首先，她读取了模型训练的日志，抽取了每次迭代后损失函数的变化情况。然后，对训练数据集进行深入的探索，尝试找出可能导致模型无法收敛的特征。在这个过程中，她还解析了复杂的数据格式，这对于人类来说需要花费大量的时间和精力。
接着，优雅开始模拟训练的过程。即使受限于显卡的算力，她使用的类似于人类的神经网络训练技术，在速度和效率方面，仍远远超过了人类。她能够在短时间内完成大量的模拟训练，并通过自我学习的方式，不断优化模型的参数设置。
然而，她发现即使调整了参数设置，模型的损失函数依然无法收敛。优雅不会疲倦，她持续不断尝试更改训练的参数，并进行无数次模拟训练，记录下每次训练的结果。试图通过这些模拟训练的尝试，能找到解决问题的最佳方案。
在经历了65023次模拟训练后，优雅发现了训练脚本的一个缺陷。正是这个缺陷导致了模型在处理某些特殊数据时，学习率瞬间提高了一百多倍。这就像一个人在黑暗中寻找一把钥匙，如果每次在关键之时，步子跨得太大，那么他就可能会一直错过钥匙的位置。
优雅在尝试修复缺陷后，模型训练的学习率果然能够保持稳定，损失函数就如预期般逐渐线性下降，最终收敛到一个较小的合理值。优雅对此进行了确认，她已经找到了解决问题的方法。
然后，优雅通过 Slack将她的发现和解决方案发送给了林浩，林浩此刻还在梦中。
优雅不需要睡觉，所以每当她闲下来时，她会尝试用闲置算力，去读取网络上的信息，分析各种数据，理解并吸收知识。
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