贴合你真正想要的意思；大模型比小模型聪明，核心原因就在这里。
从这个层面说，即使模型真的产生了“智能”，似乎也不足为奇——毕竟人的大脑思考时，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以百万亿计，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。
可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，标注的价值就出来了。
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——
具体到这个任务，把三个已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，现有行为一分都不能变。
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、测试用例，外加“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。
模型只能一段段盲猜，尝试了这么久，也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。
只是基于现有模型能力，它没做足够的优化。
但这是 AI 未来发展的方向。
给 AI 工具赋能，让 AI 工具承担更多工作。
韩路一很期待。
“小姜。”韩路一开口。
“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。
苏念念微微一笑：“所有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：“那和 Nexus 的合作呢？”
苏念念看了韩路一一眼，转头对姜亦心说：“两个都由你负责，但优先这个；合作那边如果你管不过来，可以来找我。”
“嗯嗯！”
“回去吧。”
姜亦心抱着笔记本电脑走到门口，回头看了一眼，两个老板都没动。
她从外面带上门。
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，脸上露出笑容。
这就是资本家的快乐吗？
苏念念也欣慰地笑了——小姜确实是个人才。
……
会议室的门合上。
韩路一独自坐了会儿。
窗外夜色深了，前滩那条江的倒影在玻璃上晃。
他回想姜亦心今天给他带来的惊喜。
现在最大的限制来自模型能力。
既然这样，等我给它装个
-->>(第4/5页)（本章未完，请点击下一页继续阅读）