各个子项目中出现的问题也在逐步解决。然而，随着研究的深入，更多细微但关键的问题浮出水面，需要进一步完善相关理论与技术。 “林翀，经过对神经网络模型优化以及采用分布式计算和并行计算，虽然计算资源问题得到了缓解，但在模型训练和实时应用过程中，我们发现不同计算节点之间的通讯延迟对模型性能仍有一定影响。特别是在处理大规模数据时，这种延迟可能导致模型训练不稳定，实时应用中的响应速度也会受到影响。”负责神经网络模型计算资源优化的成员忧心忡忡地说道。 林翀微微皱眉，“数学家们，计算节点间的通讯延迟问题不容小觑。大家从数学角度想想办法，如何量化这种延迟对模型的影响，并找到有效的解决方案。” 一位擅长网络优化与延迟分析的数学家推了推眼镜，思索片刻后说道：“我们可以运用...

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