屏幕上是一个表格软件，四列。数据来源是开物后台导出的脱敏用户记录，前三列赵文渊一眼就认出来了：用户输入、AI生成结果、用户实际行为。这些字段开物的数据中台本身就在记录。

    第四列是新加的。

    列名：真实意图。

    赵文渊的目光停在了第一行。

    用户输入：帮我做一个客户管理系统。

    AI生成结果：标准CRUD客户管理页面，列表、新增、编辑、删除，四个功能模块齐全。

    用户实际行为：删掉了增删改功能，只保留备注字段。随后手动将备注栏扩展为一个带时间线的客户跟进记录页面，前后修改了三次，重新生成两次。

    标准标注应该怎么写？赵文渊问自己。

    “需求理解偏差，用户对生成结果不满意，部分采纳。”如果是他会这么写。

    第四列写的是：用户是销售岗，公司已有CRM系统但备注栏过于简陋，她需要的不是一套客户管理系统，是一个补充现有CRM的客户跟进日志工具。

    这么详细？赵文渊的手指在触控板上滑了一下，往下翻。

    第二条。

    用户输入：做一个排班表。

    AI生成：标准排班日历，拖拽功能加班次模板。

    用户实际行为：删掉整个排班UI，只保留数据导出功能，手动添加法定节假日高亮和加班时长自动累计，修改五次。

    第四列：用户是HR，正在做年终结算。她要的不是排班工具，是加班费合规计算器，需要用实际出勤数据交叉法定假日定义来计算加班倍率。

    赵文渊停了一下。

    他重新看了看第三列，修改五次、删掉整个UI，这些是系统日志里白纸黑字记下来的行为数据。第四列的标注是在解释这些行为背后的“为什么”。

    他随手又翻了几条。

    一个用户输入“做一个会议纪要模板”，实际行为是把生成的模板删到只剩一个表格框架，然后手动加了“待办跟进人”和“下次检查日期”两个字段。第四列标注：用户不是要做会议纪要，是要做项目进度追踪看板，因为公司没有项目管理工具，她在用会议纪要当替代品。

    赵文渊挑了这条做验证。用户删掉模板只留表格，行为数据对得上。手动加跟进人和检查日期，操作记录里有。标注的结论：用会议纪要替代项目管理工具。

    他想了想，觉得说得通。甚至不只是说得通，如果真的是在做项目管理，那用户接下来的需求大概率是甘特图或者看板视图，而不是更好的会议纪要模板。

    这个标注精度已经不是“标得准”了。

    是标注者理解了用户的工作场景。

    赵文渊抬起头看韩路一。

    “这是深加工标注？”赵文渊问，“用来继续提升天工的？”

    “不是用来做天工的，算是示例。”

    赵文渊皱了下眉，不是做天工，那做什么？天工是代码专项模型，这些开物数据的标注跟天工很贴合啊

    “如果用户行为的公开数据集也能有这个精度的标注呢？”韩路一说。

    赵文渊直接摇头。

    “不可能，你这个精度是因为有开物的行为闭环，用户怎么改的、重新生成了几次、最终保留了什么，这些全是客观信号。公开数据集没有这些，光靠人工标注就是在纯猜。”

    韩路一没争辩。

    他做不到，视界能做到。

    他转了个方向：“做一个原型要多少数据？”

    赵文渊愣了一下，反应过来韩路一在说的是什么，不是提升天工，是在开源的通用基座上跑意图理解方向的微调。

    “通过微调，验证意图理解能力的变化？”赵文渊想了想，“五千到八千条这个质量的就够有很明显的提升了。”

    顿了一下，他又补了一句：“但做出来也没意义，小模型微调的再好，拿去跟GPT-4一比，性能上不是一个量级。”

    韩路一说：“我拿它去见投资人。”

    赵文渊明白了。

    原型不是产品，是Proof of Concept，证明可行性。到时候就这么说：你看我几千条数据在一个7B模型上就能做到这个效果，如果有了大算力和大数据呢？

    “两到三周能给到吗？”赵文渊问。

    “可以。”

    赵文渊的目光又扫了一遍表格，两百八十七条，每条的标注质量都超过他见过的最顶级的标注团队的水准。

    如果能用这种数据做训练……赵文渊自嘲的一笑，别痴心妄想了。

    韩路一出差的时候一直在干标注？这看起来得有几十个小时的工作量。

    赵文渊没问他怎么做到的，开物的行为数据闭环是最合理的解释，有用户操作日志在手，一个足够了解产品的人，再