第一百二十七章 金手指的真正用法 (第3/3页)
只是解决了一个团队的问题，对模型质量的提升并没有帮助。
就算韩路一能挖到全中国最好的十个工程师，这十个人训模型用的还是公开数据集、公开训练方法。
第三种用法，其实也是韩路一用得最多的：用视界来做商业谈判。
和投资人谈、和合作方谈、和对手谈，不管和谁谈判，韩路一都能看见对方的底线在哪儿，相当于立于不败之地。
但这对于做模型来说，就更不沾边了。
想来想去，韩路一发现了一条规律。
自己刚才想到的这些方法，加强的其实都是他本人；对于他要做的事情，却没有系统性的加强。
这本身就是视界的限制：韩路一的时间和精力都有限，就算每天全天开着视界，一天又能见几个人呢？
这个思路走不通，韩路一又换了个方向来想。
那有什么事是视界做不到的呢？
视界推理的是现有信息，它既不创造信息，也不发明知识，更不能预测未来。
但代码里的那些Bug、人通过表情、语气、声调表达出来的隐藏情绪，还有那些存在于某处的信息——这些信息本来就存在，视界可以把它们联系起来，用来得出结论。
除了信息来源更丰富、更直接，结论也更有用，视界的工作流程不是和模型很像吗？
想到这儿，韩路一兴奋地睁开眼睛。
是啊，现在视界的能力只有他一个人能用，别人用不了；但之前是不是有过类似的例子？
BugKiller当初为什么能成功？
产品做得好，社区做得好，这些当然都很重要。
但最重要的，其实是检测率高：韩路一靠自己用视界收集到的数据，训练出了能力接近视界的检测Bug能力。
BugKiller，就是一个代码扫描专用的小视界。
那同样的逻辑，能不能用在通用大模型的训练上？能不能做出一个意图理解方面的小视界？
通用模型想成为入口，很大的难题之一就是理解用户到底想要什么。
“做一个Q4季度业绩汇报PPT”——这句话十个人说出来，可能完全是十种不同的需求。
这个问题，别的模型公司怎么解决？
把输入的语料和对应的、提前准备好的答案交给标注团队，一条一条加上标注，再训练进模型里，期待下一次模型能够给出正确答案。
但这种标注是怎么进行的？一些没受过太多高等教育的标注工人，跟着经理写的标注指南，一边猜一边标注。这种情况下，训练时使用的标注正确率能有多少？五六成？或者还到不了五六成。
但韩路一不一样。
他能用视界清楚地看到，一个人在说一句话时想表达的是什么意思。
有时甚至比说话者本人还清楚。
那如果——
韩路一能把自己从这些语料里看到的信息提取出来，做成高质量标注数据，是不是就能把视界这种惊人的理解力复制到模型上？
韩路一脸上微微露出笑意。
所以，金手指的真正用法，不是直接用它做事。
而是把它变成一个产品，让每个人都能使用它。
那接下来需要做的事情就很清楚了：回到海城之后，开始积累数据、处理数据，把人们想要表达、但普通模型理解不了的那些意思都记录下来。
这些只有视界能收集到的高质量标注数据，就是韩路一的壁垒，也是新公司、新模型的核心竞争力。
等第一批数据到手，可以先在开源基座上跑一版微调，看看效果。
如果微调后的模型在意图理解方面有明显提升，那就说明方向对了。
这就是韩路一找鼎盛谈的筹码。
窗外云层下沉，远处地面开始露出轮廓，那些建筑和道路从模糊色块变成清晰线条，像是镜头在对焦。
飞机落地滑行，广播响起来。
“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。”
张彪转头问他：“韩总，到了先吃个饭？”
“不了，先回公司。”
BugKiller从想法到发布，用了两个月。
这次要更快。