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乐乐解决了食堂排队问题之后，林晨决定——带乐乐参与公司的项目。
不是让他干活让他见识。见识一下——真正的商业项目，是怎么做的。
周末，林晨带乐乐去晨枫的中央厨房转了一圈。乐乐第一次看到那么大的厨房——二十几个灶台，流水线上的师傅们各管一段。走到垃圾间的时候，乐乐停住了。几大桶垃圾摞在门口，菜叶、菜根、肉边、骨头，全混在一起。乐乐皱眉——爸，这些，不分拣吗？
分拣要人。一天几百公斤，人工分拣，成本太高。林晨说，厂里本来请过两个专门分拣的，干了没俩月就走了——又脏又累，工资还低。后来就全混着扔了。还有个老师傅说，这活机器干不了。
乐乐沉默了一会儿，忽然抬头——爸，我能用AI做这个。
林晨让乐乐参与了一个项目——视觉识别厨余垃圾。
晨枫的中央厨房，每天产生大量的厨余垃圾——菜叶、菜根、肉边、骨头。以前，这些垃圾都是混在一起扔掉的。林晨想——能不能用AI来识别厨余垃圾的种类，然后分类处理？可回收的——回收。不可回收的——处理。
乐乐听了之后，很感兴趣。
爸，这个项目——我可以做。
你一个人做不了。我跟你一起做。
父子俩，又像当年做编程小英雄一样，开始合作了。林晨在书房里支起一块白板，父子俩先在上面把项目拆成四块——数据采集、模型训练、后端、前端。谁干什么，写在白板上。
林晨负责——整体架构、后端开发、数据采集。乐乐负责——AI模型训练、前端开发、测试。
白板上的四块，父子俩先各自认领，再互相挑毛病。林晨说乐乐的前端没考虑网络断线怎么办，乐乐说林晨的后端接口文档写得太简略。挑完毛病，两人相视一笑——开工。
第一周的头三天，卡在上。AI要认得菜叶和骨头，得有上万张标注好的照片。林晨让中央厨房的师傅帮忙拍照，师傅们拍了三天，拍了八百多张，能用的不多——不是反光，就是糊了。乐乐想了个办法——爸，我们自己搭个拍照台他用手机架、纸箱、两块反光板，在书房里搭了个简易摄影棚。父子俩一人一桶厨余垃圾，对着台子拍了一晚上，拍出两千多张清楚的。拍到后来，满屋子都是菜叶味。苏婉推门进来，差点没被熏出去，丢下一句——你们爷俩，是把厨房搬到书房来了。说完，还是给两人各倒了杯水。
标注也是个细活。乐乐写了段小程序，把照片分成几类，林晨负责复核——这张是菜叶，你标成肉边了。乐乐嘿嘿一笑——爸，你眼神比我好。
模型用TensorFlow训练。第一版，准确率只有七成。乐乐盯着训练日志，一行一行地看，找出问题——有的照片光线不一致，有的类别标混了。他重新清洗数据，调了参数，又跑了一轮。准确率从七成，涨到八成五，再涨到百分之九十。第四天晚上，准确率跳到百分之九十那一刻，乐乐从椅子上跳起来，喊了一声——成了！