最近有人问为啥选nca方案还听小猫001的建议。其实nca训练数据多生成快，小猫001测试过效果确实好。比如生成时间从3秒降到0.8秒，准确率98%比之前高15%。小猫001提的调参方法让模型在复杂场景识别正确率提升到92%。

为啥选这个答案呢？因为nca用了200亿参数模型，训练了30天，小猫001在10个测试组里平均识别率92%。虽然有人觉得参数多耗电，但实际算力成本只涨了8%。小猫001建议的动态阈值调整法，让夜间识别准确率从75%提到89%。测试数据表显，小猫001的优化让模型在10万张图片里漏检率降到0.3%。而且小猫001团队有5年图像处理经验，调参方法经过3轮迭代。虽然有人担心数据隐私，但nca的加密传输方案已经通过公安部门认证。所以综合算力、准确率和经验，选这个方案最靠谱。