它闭市前从财经新闻里扒出一条《宁德时代与苹果达成深度合作》，反手就把你账户里的两百万梭哈了进去。

    第二天你打开账户：跌停。

    再一查，那条“深度合作”，其实并不是官方媒体的报道，而是哪个野鸡自媒体博眼球的假消息。

    如果你问它，它甚至还会认真地帮你理出这条新闻和买入操作之间缜密的逻辑关系。

    一个经常犯傻的模型，装上手脚之后所能造成的危害可比只有嘴的模型大多了。

    关于什么是聪明的模型这一点，不从事这个行业的人会有很多误解。

    有人说：“所谓大模型，不就是猜下一个词是什么的概率生成器吗？你怎么能指望这种东西产生智能？”

    这个说法，其实没错，但容易让人误解。

    因为这种概率不是在一张平面表上查的。

    它是在一个巨大的多维向量空间里算出来的，每一段语义、每一种逻辑关系，都对应这个空间里的一个方向。

    模型把你输入的那段字投进去，让它在这个空间里和见过的所有东西进行比较、融合，最后落到一个点上。

    输入越多，落点越精确；空间的维度越高，对细微差别的分辨越清楚。

    维度靠什么堆？靠层数。层数越深，这个落点在出来之前就被反复精修得越多，每一轮都更贴合你真正想要的意思。大模型比小模型聪明，核心就是这个原因。

    从这个层面上来说，即使模型真的产生了“智能”，似乎也不足为奇，毕竟人的大脑进行思考的时候，也只是神经元的电位运动而已。

    只是大脑里神经元之间的连接是以百万亿计的，而现在最大的AI模型，参数量也不过万亿级，还差了几个数量级。

    而且，大脑运转的耗电量，还不到AI模型的几万分之一。

    所以过去几年全世界的AI公司拼命砸钱，就是要把模型做大、维度做深。

    但当算力砸到一定程度之后，每多加一层带来的提升开始递减，代价却越来越贵。

    这个时候，标注的价值出来了。

    好的标注，相当于提前告诉模型：“这一类问题你不用在整个空间里盲搜，只要在这一小片里搜就行。”分布空间一被收窄，有限的层数就能算出更准的结果。

    韩路一面前这堆反复的红，恰好是这件事的反面

    具体拿这个任务来说，把三个已经上线模块里各自跑着的队列逻辑，抽成一套通用组件，还要保证迁移完之后一分现有行为都不能变。

    模型训练数据里，单独某一套队列的代码有。业务层做抽象的通用组件也有。但“跨三个已经在跑的模块做无损重构”这种要求见得不够多，标注也太稀疏。

    一次还要同时装下三个模块的实现加测试用例加“不许改行为”的约束，上下文窗口根本不够。

    空间又大、又稀疏、还不准。

    模型只能一段一段盲猜，尝试了这么久，没搜到那个窄窄的正确解。

    但这不是说这个产品的方向错了。

    只是基于现有的模型能力，它没有做足够的优化。

    但这是AI未来发展的方向。

    给AI工具赋能，让AI工具承担更多的工作。

    韩路一很期待。

    “小姜。”韩路一说道。

    “嗯嗯？”姜亦心小心翼翼。

    “东西做得很好，你找几个人完善一下，内部先用上。”韩路一说着合上了笔记本电脑，递给姜亦心。

    “可是刚才苏总试的那个场景……”姜亦心有点犹豫。

    苏念念微微笑了一下：“所有的工具刚出来的时候都有这样那样的问题，有它能做的，也有它做不了的。”

    “先当内部工具用着，把使用反馈都收集起来。”韩路一补充了一句，“尤其是失败的例子，对我来说更有用。”

    姜亦心突然想起一件事，又问道：“那和Nexus的合作呢？”

    苏念念看了韩路一一眼，转过头和姜亦心说：“两个都由你负责，但是优先这个，合作那边如果你管不过来了，可以来找我。”

    “嗯嗯！”

    “回去吧。”

    姜亦心抱着笔记本电脑，走到门口，她回了一下头，两个老板都没动。

    她从外面带上了门。

    会议室里只剩韩路一和苏念念。

    “念念，我突然有一个感觉。”

    “什么？”

    “招到对的人之后，就不停地有好东西自己蹦出来”

    “好爽。”

    韩路一说完，脸上露出了笑容。

    这就是资本家的快乐吗？

    苏念念也欣慰的笑了小姜确实是个人才。

    ……

    会议室的门合上。