攻坚小组首先对现有的算法进行了全面而深入的分析。他们查阅了大量的学术文献和行业资料，了解最新的算法研究成果和应用案例。同时，他们还对公司现有的数据进行了详细的分析和挖掘，找出数据中的特点和规律，为算法优化提供依据。在分析过程中，他们发现，现有的算法在处理大规模数据时，存在内存占用过高和计算效率低下的问题。针对这些问题，他们提出了一系列优化方案。
为了验证这些优化方案的可行性，攻坚小组进行了大量的实验。他们在实验室环境中搭建了模拟平台，对不同的算法和参数进行测试和比较。在一次实验中，他们尝试了一种新的深度学习算法，经过反复调试和优化，发现该算法在处理自然语言理解任务时，准确率提高了 10%，响应速度也提升了 30%。然而，在将该算法应用到实际系统中时，却遇到了兼容性问题。攻坚小组并没有气馁，他们继续深入研究，通过对算法进行改进和调整，最终成功解决了兼容性问题。
在攻坚过程中，林风积极寻求外部专家的支持。他通过行业内的人脉关系，联系到了一位在人工智能算法领域享有盛誉的专家。这位专家在国际顶级学术期刊上发表过多篇关于算法优化的论文，具有丰富的理论知识和实践经验。林风邀请专家到公司进行指导，专家对公司的算法优化工作提出了许多宝贵的建议。他指出，在算法优化过程中，不仅要关注算法本身的性能，还要考虑到实际应用场景的需求和限制。根据专家的建议，攻坚小组对优化方案进行了进一步的完善和调整。
经过一个多月的日夜奋战，攻坚小组终于成功优化了算法。优化后的算法在准确率、响应速度等关键指标上都有了显着提升。在实际测试中，智能客服系统的意图识别准确率达到了 95% 以上，响应速度缩短至 1 秒以内。这一成果的取得，让整个团队都为之振奋，也为公司的人工智能业务发展奠定了坚实的技术基础。
在资金问题上，林风积极与投资机构洽谈融资，努力拓宽公司的资金来源。他首先对市场上的投资机构进行了全面的调研和分析，了解他们的投资偏好、投资领域和投资阶段。通过调研，他发现，一些专注于人工智能领域的投资机构对具有创新技术和良好发展前景的项目非常感兴趣。于是，林风精心准备了详细的商业计划书和项目演示材料，向这些投资机构展示公司的技术实力、市场前景和发展规划。