由 dawei 在AI实践中，迭代是推动项目不断进步的核心动力。每一次迭代都是一次对现有模型、算法或数据的优化尝试，它帮助我们更接近理想的结果。
实践者通常会通过快速实验来验证想法，而不是一开始就追求完美。这种“小步快跑”的方式让团队能够及时发现问题，并在早期阶段进行调整。
数据质量直接影响模型表现，因此在每次迭代中，检查和清洗数据是不可或缺的环节。有时，一个简单的数据预处理就能带来显著的性能提升。
评估指标的选择也会影响迭代方向。明确目标后，选择合适的指标能帮助我们更精准地衡量进展，避免陷入无效优化。
迭代过程中，沟通同样重要。团队成员之间的信息同步可以减少重复劳动，提高整体效率。同时，记录每次迭代的成果和问题，有助于后续复盘和学习。
本图基于AI算法，仅供参考
最终，持续迭代不仅是技术上的挑战，更是思维模式的转变。它要求我们保持开放心态，接受不完美，并在不断试错中找到最优解。