“你刚才发给我的那个视频，是用什麽东西做的？都是我们的工具栈？”
“嗯。”姜亦心点头，“天工加BugKiller加水星的API，中间加了一个监听进程。”“让我看一下现场的。”
姜亦心闻言，心里咯噔了一下。
飞书上她已经发了10秒加速录屏加三段技术压缩正文，按正常流程，领导看完後的评价有几个等级。“收到，周一例会说”一这个是看了，而且觉得不错。
“收到。”一这个也看了，感觉就一般。
XX做完了吗？”一没评论这个信息本身，而是问别的事，那可能是没看，或者看了觉得很不好。苏总是见过大场面的人。
现在她居然急匆匆的赶过来，要现场再看一次。
这个东西，是不是比我想象的要大啊？
“行。”姜亦心把笔记本拿出来，“我再设置一下环境。”
姜亦心打开屏幕，解锁，屏幕上出现的还是刚才的演示页面，日志窗口停在最後那条“预览地址已生成”。
她把天工的会话清空，把水星的API key重新贴了一遍，把刚才的改动全都回滚，最後监听进程重启。总之尽量回复到初始状态。
“您输入个任务？”
苏念念已经搬了把椅子坐到她旁边，眼睛盯着屏幕：“你先复现一遍刚才那个。”
姜亦心敲下那行字。
“给设置页面加一个深色模式的开关。”
日志开始滚动。
苏念念没说话，身体微微前倾，眼睛紧紧盯着。
三十一秒後，预览地址出来了。
“深色模式”开关乖乖躺在设置页右上角，点一下整个项目切到夜间主题，再点一下切回来。姜亦心看了一眼苏念念。
苏念念没看她。
过了一会，苏念念开口：“现在的架构，有数据泄露的风险吗？”
“没有。”姜亦心回答的很快，她做之前仔细想过了，“所有的代码分析都是用天工做的，水星只用来做任务规划。”
苏念念看了姜亦心一眼，小朋友安全意识很过关嘛。
其实对很多企业来说，使用AI最大的问题就是关於数据泄漏的风险。
人家可以承诺不看，但是数据交出去了，看不看这件事就不是你能决定的了。
所以源码其实还在一个比较好的位置，至少有天工可以用。
“那换个代码库。”
“换成什麽？”
“开物。”
姜亦心的手指在键盘上停住了。
开物可是源码科技当家的主产品，代码量也有十几万行了，不是一个练手的玩具项目。
“直接放开物吗？”
“嗯，哪个核心模块。”苏念念转过脸看她，“正在开发那一堆分支里随便挑一个。”
姜亦心没再确认第二遍，拉代码。
她熟练地把开物前端一个正在开发的分支切到工作区，然後把路径贴到监听进程的配置里。“我来喂任务。”
她输入的那行字，姜亦心看得替AI紧张：
“把项目、任务、成员三个模块的队列逻辑，抽象成一个通用队列组件，在三个模块复用接入，不影响现有的行为逻辑。”
姜亦心倒吸一口气。
这种活儿放到组里，资深开发都得先拉几个人开会讨论个半天，三个模块现有逻辑差异点在哪儿、通用接口怎麽设计、迁移分几步走、测试怎麽兜底。
正在用的代码，是最难动的。
因为你不知道怎麽动一下就坏了。
真能做出来吗？
姜亦心的感想先不提。
日志开始滚动。
扫描项目结构。
定位相关文件：读取 services/approval、services/task、services/epense规划改动：……
日志到这不动了，像是卡住了。
苏念念和姜亦心两人一起盯着屏幕，就在两人都要没有耐心的时候，新的日志出来了。
规划改动：通用状态模型，生成迁移脚本，生成抽象服用层，生成所有场景的适配器……
开始编码。
运行测试组件：133 failed。
一重新编码：1/10。
运行测试组件：117failed。
日志开始反复。
一重新编码：10/10。
运行测试组件：117 failed。
一达到最大重试次数，退出。
姜亦心盯着屏幕，心慢慢往下沉。
十几分锺之後，监听进程停止重试，姜亦心悬着的心终於死了。
苏念念没说话，姜亦心先小声的说：“能做简单的，太复杂的它就想不清楚了。”
像说给苏念念听，又像是自言自语。
本来以为做出来一个很厉害的东西，结果激动早了。
苏念念却拿出手机，想了想又把手机放下了。
“走，带上电脑。”苏念念站起来，对姜亦心说。
“啊？去哪儿？”姜亦心没反应过来。
“去找韩总。”
说完，苏念念已经向韩路一的办公室走去。
姜亦心赶紧拿着电脑跟了上去。
韩路一还在自己的办公室。
标数据。
核动力牛马了可以说是。
视界的精力值还撑得住，他自己的“精力值”有点撑不住了。
这个量级的标注自己一个人做确实不太现实，三天八千条已经快把他肝没了。
他一边放慢了标注的速度，一边思考怎麽把这种标注能力规模化。
已经有一点眉目了。
这时，敲门声响起，他抬起头。
是苏念念的声音：“韩总，是我和小姜。”
“什麽事？”韩路一站起来去开门。
“小姜做了个新东西。”苏念念站在门外，後面跟着抱着笔记本电脑的姜亦心，“你得看一下。”“什麽东西？”
苏念念收到姜亦心的飞书的时候已经转发给韩路一了，但是他还没来得及看。
没关系，苏念念让韩路一打开飞书，把那条消息快速的看了一遍，然後让姜亦心把电脑打开，把刚才那个复杂场景的测试描述了一遍。
短短几句话之间。
韩路一心里的架构图已经画完了。
他有点儿惊讶。
没想到，这几天忙着做模型做标注，没关注公司的事，员工自己搞了个大的。
不能说是惊讶了，是惊喜。
Neus的瑞恩提出来的新范式，矽谷各个公司都在专注的新方向，姜亦心自己搞出来了个半成品。“你自己做的？”韩路一问。
姜亦心有点儿不好意思：“不是，还有钱晓乐。”
韩路一想了想，有点儿印象，也是个年轻人。
还是年轻人的脑子新。
“把刚才那轮日志给我看看。”
姜亦心赶紧调出刚才的记录，把电脑放在韩路一面前。
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，视界叠了一层透明的分析层，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；再往後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，写到後面就忘。
一段一段翻过去，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。
韩路一一下就看出了根本原因一一
模型不够聪明。
这个架构说复杂也复杂，实现起来并不容易。
但是说简单也很简单。
大模型就像人的大脑。
传统的聊天式的交互方式，只给这个大脑配备了读和写的能力，如ChatGPT、谷歌的Gemini，唯一的交互方式就是聊天。
随着模型的能力越来越强，人们开始探索能不能让它做更多的事情，方式就是装上手脚。
比如开物，是给模型装上了调用预制组件库的手，於是它可以制作各种各样的APP。
比如Neus正在开发的自动化工作流，和姜亦心刚刚展示的新软件，是给模型装上了可以直接在电脑里读取代码的眼睛和修改代码的手，於是它可以像一个开发工程师一样工作。
这个想象空间其实是很大的，因为你还可以继续给它装其他不同的手脚。
比如你如果让它能收发短信，那它就可以替你每天跟女神发早午晚安。
甚至开网店、炒股，都不是问题。
但是为什麽现在还没有这样的产品出现呢？
整个行业还在探索的早期阶段，这是一方面。
但是根本原因，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，装上手脚之後所能造成的危害可比只有嘴的模型大多了。
关於什麽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麽的概率生成器吗？你怎麽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，最後落到一个点上。
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。
维度靠什麽堆？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，毕竞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公司拚命砸钱，就是要把模型做大、维度做深。
但当算力砸到一定程度之後，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，相当於提前告诉模型：“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，还要保证迁移完之後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，嚐试了这麽久，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。
只是基於现有的模型能力，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Neus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。”
“什麽？”
“招到对的人之後，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一一小姜确实是个人才。
会议室的门合上。
韩路一一个人坐了会儿。
窗外夜色深了，前滩那条江的倒影在玻璃上晃。
他回想着姜亦心今天给他带来的惊喜。
现在最大的限制来源於模型的能力。
既然这样，等我给它装个好脑子。
韩路一拿出手机，上面是程远下午发来的微信：
“韩总，我们对上次您带来的展示原型很感兴趣，不知道您对合作是什麽意向，我们先对接一下？”隔了两天才回，我还真以为你不着急呢。
韩路一把之前和顾司玥商量好的条款草稿翻了出来。
作为律师，顾司玥对这个条款的评价是：“会不会太狠了。”
韩路一的评价是不会。
在商业谈判中，谁掌握了独一无二的资源，谁赢。
优势在我。
发送。
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