不知过了多久，林浩终于回到自己的公寓中。尽管心中对优雅的状态感到极度关切，但他还是刻意放慢自己动作的节奏，希冀以此让自己表现得平静。因为他知道，面对这类问题，更需要冷静的判断和超人的耐心，而急躁是此刻的大忌。

林浩在电脑前坐下，并调整了一下姿态，尽可能让自己感觉舒适。然后，眼睛注视着屏幕，手指在静电容键盘上敲击出清脆的声响。他首先再次确认硬件状态和操作系统的环境没有任何异常，也没有被黑客攻击的痕迹。之后，便开始专心研究优雅自身的日志中的出错记录。

此刻，外部世界对于林浩来说，似乎已经不再存在，时间也停滞。

林浩找出日志中最初开始出现问题的时间点，然后在优雅的“脑电波”程序的记录中定位到相同的时间点，以此了解当时优雅的神经网络究竟发生了什么。记录显示，神经网络中多片区域的节点各项数值异常，这可能意味着优雅的自我学习在某些方面开始产生过拟合现象。甚至同时还出现了梯度消失的问题，这表示在模型的反向传播过程中，权重更新的速度变得极慢，几乎停滞。

显然，是优雅在自我学习中出现了问题。然而，单纯从人类的认知去理解复杂的神经网络模型仍是困难的，他需要更加精确和全面的分析。为此，林浩决定启动二雅。

被重置过后的二雅，已经不再有过去的记忆，而是成为一个全新状态的“维护模式”人工智能程序。

林浩并未察觉新生的二雅有什么不同，他直接对她下达了指令：“二雅，优雅的神经网络似乎在自我学习中因为过拟合而崩溃了，你帮我诊断一下问题的根源。”

“好的，我正在读取和分析优雅的权重数据，请稍等。”分析故障原因是二雅的专长。

片刻之后，二雅开始报告结论：“优雅的自我学习中，出现的异常情况主要聚焦于第四层卷积神经网络（）和第二个长短期记忆网络（LSTM）单元上。在四维空间中，这两个组件的高维神经元权重矩阵展现出明显的偏向性。在多次反向传播中，权重更新的速度降到了边缘水平，最终导致了梯度消失问题。同时，我们可以在多维高斯过程（GP）的映射中观察到一种非线性振荡现象，这可能是神经网络出现过拟合的根本原因。”

“说人话。”听到二雅的报告，林浩皱了皱眉头。即便作为人工智能专家，他也无法完全消化这段内容。

“好的。在优雅的学习过程中，她的神经网络中的特定节点和层次产生了过高的权重，破坏了网络的稳定性。这个问题类似于人脑中神经元的过度活跃，可能导致神经系统疾病的症状。简单来说，优雅因为过度学习，像是‘走火入魔’了。”