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这个逻辑能不能用在模型训练上？
通用模型想成为入口，真正的难题是理解用户到底想要什麽。
大模型越来越大，跑分越刷越高，但用户体验的提升越来越慢，为什麽？
因为模型不理解人。
“做一个Q4季度业绩汇报PPT。”
十个人说这句话，背後可能有十种完全不同的真实需求。
陈玖玖想要的是一份独立提案，有人可能想要用来邀功，也有人可能什麽要求也没有，只想早点下班。这个问题怎麽解决？普通公司是怎麽做的？找标注团队来猜。经理写标注指南，标注员按指南标，最多猜对六七成，剩下全是噪声。模型学到的是平均水平，永远像一个在揣摩你心思的实习生。韩路一能怎麽做？
他能看到每个人说这句话时真正想要的是什麽。
同样的逻辑。
视界看到语料，能看到後面的意图，提取偏差规律，转化为高质量标注数据，让模型替代视界。BugKiller复制了视界“看Bug”的能力。
新模型要复制视界“看意图”的能力。
金手指的真正用法，不是直接用它做事。
是把它变成产品。
韩路一靠回椅背。
路径很清楚。
回海城後，用视界观察真实用户场景，记录“表面指令”和“真实意图”之间的偏差，积累足够多的用例，找到意图偏差的规律，然後用这批数据在开源基座上跑一版微调，看效果。
如果微调後的模型在意图理解方面表现出了明显提升一
这就是他找鼎盛谈的筹码。
视界看到的意图，是别人拿不到的数据质量。
这就是他的壁垒！
也是大模型领域的下一个突破点!！
窗外的云层在下沉，远处的地面开始露出轮廓，那些建筑和道路从模糊的色块变成清晰的线条，像对焦的过程。
飞机落地正在滑行，广播响了。
“请您保持安全带不要打开，停留在自己的座位上，直到飞机停稳，安全带指示灯熄灭…”韩路一拿出手机，给赵文渊发了一条消息：“文渊，在办公室吗？我还有一个小时到，对一下细节。”张彪转过头问他：“韩总，到了先吃个饭？”
“不了，回公司。”
BugKiller从想法到发布，用了两个月。
这次要更快。
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