刘师傅！我又试了！换了三张新图，识别率提到78%了！”

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    刘好仃正往系统里上传一批新检测数据，头也没抬：“哪三张？”

    “都是边缘有细裂的，跟GL-2047那种一样。”

    “那不是提了，是撞对了。”刘好仃点开文件夹，“它现在是认脸，不是认病。碰上熟面孔就准，生面孔照样糊。”

    小李愣住：“那咋办？”

    “多给它看生面孔。”刘好仃打开“AI训练预备库”，把刚上传的五张新图拖进去，“从今天起，每张带缺陷的图，都存两份。一份进系统，一份进它的学习库。”

    “那正常图呢？”

    “也存。”刘好仃点击“全选”，把今天所有检测图批量复制过去，“它得知道什么是对的，才知道什么是错的。”

    小李看着屏幕，忽然说：“咱们这哪是训练AI，是教它认咱们的厂。”

    “对。”刘好仃点了确定，“它要是连咱们的毛病都看不懂，还谈什么升级。”

    傍晚，刘好仃把三份评估表钉在白板右上角。小李的测试报告贴在最前面，红笔圈出“72%准确率”，旁边补了行小字：“但对同类裂纹识别率达89%——有训练价值”。

    老周路过，盯着看了许久，终于从保温杯里倒出半片药，干咽下去。“要真能少返工，值。”

    刘好仃没应声，掏出U盘插进电脑，双击打开“AI训练预备库”。他新建一个子文件夹，命名为“边缘应力专项”。

    鼠标悬停在第一张图上——dm-1189批次的检测原图。

    点击复制。

    光标移动到新文件夹。

    点击粘贴。

    hai