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一扇门上（第3页）

旁边的李正义也点头。

“现在很多团队都在拼性能，但离真正落地，还有距离。”

“对。”曲颖说，“问题不是能不能做出来，而是怎么接进现有系统。”

“接进去不是最难的。”谢伯雄摇了摇头，语速放慢一些，“真正难的是接进去以后，它能不能长期稳定地工作。”

曲颖看向他。

“你们现在怎么做？”

“我们不碰通用模型。”谢伯雄说，“太大，也太难控制。”

停了一下：“我们只做一个公司的模型。”

周权插了一句：“私有化部署？”

“不是简单私有化。”谢伯雄摇头，“是把数据、接口、场景，全都限定在一个范围内。”

他说着抬起手，在空中画出一个边界。

“模型就在里面跑。你问，它只回答这个边界里的问题。”

曲颖轻轻点头。

“知识库加模型？”

“方向差不多。”谢伯雄说，“但关键不在知识库。”

他停顿片刻：“关键是让它不乱说。”

周权笑了。

“这事谁都想解决。”

谢伯雄却没有笑。他沉默两秒，像是在寻找一个更准确的说法。

“模型本身其实不知道什么叫对，什么叫错。”他缓慢开口，“它只是在根据已有的信息，生成一个最像正确答案的结果。”

他说话时声音不高，但周围几个人都安静下来。

“所以边界一旦不清楚，它就会把‘像真的’当成‘真的’。”

空气忽然静了一瞬。

周权缓缓点头，没有反驳。

曲颖想了想，又问：“代码呢？”

“代码也做。”谢伯雄说，“内部开发在用。”

“自动补全？”曲颖问。

“补全只是最表面的功能。”他摇头，“我们真正想做的，是让模型理解公司的代码结构。”

曲颖看着他。

“理解到什么程度？”

“不是帮你写代码。”谢伯雄笑了一下，“而是接着你原来的逻辑往下走。知道哪些模块能碰，哪些不能碰。”

他说完这句话，站在外侧的姚远忽然安静下来。

他一直在听。但这一刻，注意力第一次真正被抓住。刚才那句——“最像正确答案的结果”，还停留在脑子里。而现在，另一句话又落了下来——“接着你原来的逻辑往下走”。

曲颖侧过头。

“姚远。”

他走过来。

她没有多做铺垫，只是往旁边让了一步，让他站进来。

“听一下这个，你应该会有兴趣。”然后才对谢伯雄介绍，“姚远，你们学院的学生。最近在带他看一些方向，对AI挺感兴趣。”

谢伯雄看了姚远一眼，点点头。然后继续刚才的话题。