i技术组负责优化算法，将周悦他们提出的生物学先验知识转化为可量化的算法约束条件；生物实验组则选派专人，全程参与ai筛选的过程，及时为算法优化提供专业建议。
同时，我们可以先选取一小部分已知的疾病相关基因位点，对优化后的算法进行验证，达标后再开展大规模数据筛选。”
苏明远教授点点头，认同道：“这个方案可行。赵凯，你负责带领ai团队梳理算法的可优化节点。
周悦，你安排两名资深实验员，添加联合工作小组，提供生物学专业支持。我们的目标是一致的，都是为了尽快精准定位目标基因位点，推动研发项目进展。希望两个团队能放下分歧，通力合作。”
一直对于这块关注的吴浩，闻讯也来到了会议室，听到了众人的讨论，走进来说道：“我再补充一点。不同领域的技术融合，必然会经历理念的碰撞。这次的分歧，恰恰说明大家都对研发工作负责。
接下来，联合工作小组每周召开一次进度协调会，及时解决合作中出现的问题。公司会全力支持你们的工作，无论是技术资源还是物资保障，都可以随时申请。”
有了杨芳和苏明远教授的明确方案，再加之吴浩的表态，争吵的双方渐渐冷静下来。赵凯主动看向周悦，语气缓和了许多：“周博士，刚才我说话太冲动了，抱歉。后续我们会积极配合，根据你们的建议优化算法。”
周悦也缓和了态度：“我刚才的语气也不太好。赵工，你们的ai技术确实很有优势，后续我们一起探讨如何将生物学知识更好地融入算法，提高筛选的精准度。”
联合工作小组很快组建完成。接下来的日子里，ai技术组和生物实验组的成员每天都泡在一起。
赵凯带领团队，耐心听取周悦等人的建议，将基因的功能注释、通路富集分析等生物学知识，转化为算法的约束参数；周悦则和实验员一起，为ai团队详细讲解基因研究的内核逻辑和关键指标，帮助他们更好地理解数据背后的生物学意义。
过程中，双方又遇到了不少新的问题。比如，部分生物学知识难以量化为算法参数，导致算法优化一度陷入停滞；ai团队提出的部分数据挖掘思路，与传统生物学研究逻辑相悖，引发了新的小分歧。但这一次，大家没有再争吵，而是通过反复讨论、仿真实验，一点点查找平衡点。
半个月后，优化后的ai算法完成了首轮验证。在针对已知疾病相关基因位点的筛选中，准确率达到了98，无效候选位