谣言的阴霾尚未完全散去，我林寻团队并没有沉溺于负面情绪，
而是迅速将精力重新投入到与康泰科技的联合研发以及模型的优化迭代中。
我们深知，用实力和成果说话，才是最有力的回击。
这天，张宇像往常一样，在实验室里对模型的底层代码和运行逻辑进行深度调试和压力测试，
为即将到来的小范围临床试用做最后的准备。
他眉头微蹙，眼神专注地盯着屏幕上不断滚动的数据流和参数指标。
突然，他敏锐地捕捉到一个极其细微的异常。
“嗯？这里好像有点不对劲……”
张宇喃喃自语，手指在键盘上飞快敲击，调出更详细的日志和监控图表。
这个问题非常隐蔽，在常规的测试和之前的项目验收中，
由于数据量和并发量有限，它从未显现出来。
模型的诊断准确率、灵敏度等核心指标也完全不受影响。
但张宇凭借着对自己编写代码的熟悉和对技术细节的极致追求，
还是发现了这个隐藏的“幽灵”。
简单来说，这是一个在特定高并发场景下，模型调用某个底层函数库时可能出现的极其短暂的数据延迟和资源占用峰值。
单次调用几乎可以忽略不计，但如果未来模型真的大规模应用于多家医院，
同时处理成千上万甚至更多的影像数据时，这种微小的瑕疵就可能被放大，
累积起来可能导致系统响应变慢，
甚至在极端情况下引发不可预知的稳定性问题。
“林寻，花瑶，你们过来一下！”
张宇的声音带着一丝凝重。
我林寻和花瑶连忙凑了过来。
张宇指着屏幕，详细解释了他发现的问题：
“……就是这样，单独看影响微乎其微，
甚至可以说不影响模型本身的诊断能力。
但如果考虑到未来的大规模商业应用和普及，这绝对是个隐患，必须解决！”
花瑶虽然对底层代码细节不如他们精通，但一听“大规模应用中会产生问题”，
也立刻意识到了事情的严重性。
医疗系统不容有失，任何潜在的风险都必须扼杀在摇篮里。
林寻我的表情也严肃起来。
我立刻启动“ai启明”，大脑高速运转，与张宇一起分析问题的根源。
“ai启明”不仅能辅助医学诊断，
在理解和分析复杂代码逻辑、预测系统瓶颈方面同样展现出强大的能力。
它如同一个超级代码审计师，帮助林寻和张宇快速定位到问题的核心模块和可能的诱因。
“你说得对，张宇，这个问题必须解决，而且要尽快。”
林寻我沉声道，
“我们不能因为它现在‘不影响模型’就忽视它。
我们做ai医生的目标是服务大众，是生命健康，
任何一点潜在的风险都可能关乎人命，马虎不得！”
“ai启明”已经开始在林寻的脑海中模拟和推演各种可能的解决方案，
并评估其优劣和潜在影响。
“好，我们成立一个专项小组，就我们三个，集中攻克这个问题。”
我林寻当机立断，
“张宇，你负责从代码层面深挖根因，提出修改方案。
花瑶，你从临床应用的角度，设想各种可能的使用场景和极限条件，
给我们提供测试需求。”
我顿了顿，看向两人，眼中闪烁着自信的光芒：
“至于我，会和‘ai启明’一起，从算法优化和系统架构层面，
看看有没有更优的解决方案，确保修改后的系统既能彻底解决这个隐患，
又不会对现有模型的性能和诊断准确性造成任何负面影响。”
“没问题！”
张宇干劲十足，发现问题虽然令人沮丧，但解决问题的挑战也让他兴奋。
花瑶也点头：
“我会尽力模拟各种临床极端情况，提供最真实的测试案例。”
一场针对隐藏瑕疵的攻坚战，在我们三人小小的实验室里悄然打响。
窗外的阳光透过玻璃照进来，映照着他们专注而坚毅的脸庞。
尽管外界仍有杂音，前路亦有挑战，
但他们对技术的严谨、对科研的敬畏以及对初心的坚守，从未动摇。
这个小小的瑕疵，反而让我们更加确信，脚踏实地，精益求精，
才是ai医生真正走向成熟和普惠的必经之路。