姜亦心赶紧调出刚才的记录，把电脑放到韩路一面前。
韩路一打开视界。
好久没扫过代码了。
日志一行行在眼前展开，视界叠上一层透明的分析层，深深浅浅的颜色浮现在上面。
韩路一的目光跳到中段那一大片反复的红。
规划一次，编不过，回滚；重新规划，又编不过；再规划，再挂。
一共十次。
他把滚动条拉回去，看每一次规划之间的差别。
前面几次走的基本是同一条路，只换了些枝节；到中间某一次才“想起来”有个地方不对，补了一层；再往后，又把前面想明白的东西丢了，重新来一遍。
按下葫芦起了瓢。
前面想清楚的，写到后面就忘。
一段段翻过去，从头到尾，没有一次是真的“想明白了再动手”。
架构他也扫了一眼。
不是架构出了问题。
韩路一一下就看出根本原因——
模型不够聪明。
这个架构说复杂也复杂，实现起来并不容易。
但说简单也很简单。
大模型就像人的大脑。
传统聊天式交互，只给这个大脑配备了读和写的能力，比如 ChatGPT、谷歌的 Gemini，唯一的交互方式就是聊天。
随着模型能力越来越强，人们开始探索能不能让它做更多事，方式就是给它装上手脚。
比如开物，是给模型装上调用预制组件库的手，于是它能制作各种各样的 APP。
比如 Nexus 正在开发的自动化工作流，和姜亦心刚展示的新软件，是给模型装上可以直接在电脑里读取代码的眼睛、修改代码的手，于是它可以像一个开发工程师那样工作。
这个想象空间其实很大，因为你还可以继续给它装其他不同的手脚。
比如你让它能收发短信，它就可以每天替你给女神发早午晚安。
甚至开网店、炒股，都不是问题。
可为什么现在还没有这样的产品出现呢？
整个行业还在探索早期阶段，这是一方面。
但根本原因，还是那句话。
模型不够聪明。
你跟它说，帮我盯着新能源的利好，出消息就加仓。
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那套缜密的逻辑关系。
一个经常犯傻的模型，装上手脚之后能造成的危害，可比只有嘴的模型大多了。
关于什么是聪明的模型，不从事这行的人会有很多误解。
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，让它在空间里和见过的一切比较、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，落点在出来前被反复精修的次数就越多，每一轮都更
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