凌晨一点,台灯把房间劈成明暗两半。



林宇的笔记本电脑屏幕上,左边是代码编辑器,右边是浏览器。



代码编辑器里加载着展示课上那个ai程序的框架文件,光标停在第四百三十七行。浏览器开了九个标签页,全是国内ai赛道的公司资料。



四百二十万。



这个数字从下午开始就钉在他脑子里。够干什么的?买几台工作站,租半年服务器,发几个月工资,然后呢?然后就没了。



一个学院不能靠拨款活着。得自己造血。



林宇把浏览器切到后台,全屏打开代码编辑器。



展示课上那个程序跑起来确实唬人,但内行看一眼就知道,那玩意儿的工程化程度约等于零。



对话逻辑是硬编码的,推理效率低得离谱,多说三轮就开始胡言乱语。



课堂演示和商业产品之间的距离,隔着一整条太平洋。



但系统返还的东西,也隔着一整条太平洋。



他的手指落上键盘。



宗师级的ai架构知识不是一堆死记硬背的公式,是一种本能。



就像会骑自行车的人不需要计算重心偏移量一样,林宇看着屏幕上的代码结构,哪里该砍、哪里该加、哪里的逻辑链条可以用更短的路径替代,全部自动浮现。



他先动的是对话逻辑层。原来的硬编码全部拆掉,换成动态意图识别模块。



代码量反而少了三分之一,但灵活度翻了五倍。



然后是推理引擎。64维压缩到16维的方案,他在电话里跟沈一舟聊过。



现在落到代码上,比嘴上说的还要干净利落。



动态加权补偿机制嵌进去之后,整个推理链条的计算开销砍掉了百分之六十。



最后是多轮对话记忆。



这是展示课上完全没来得及做的部分。



林宇给程序加了一个轻量级的上下文缓存池,让它能记住前面聊过什么,不至于说了三句话就失忆。



凌晨四点零七分。



本地测试跑完,报告弹出来。



响应速度:平均04秒,比课堂演示版快了三倍。



逻辑自洽率:百分之九十一。



林宇盯着那个数字看了两秒,往椅背上一靠。



百分之九十一。



展示课上是百分之七十二。三个小时,提了将近二十个点。



这个数字放到当前国内任何一家ai公司的产品线上,都能直接干翻他们的旗舰模型。



而这只是他一个人、一台破笔记本、一个通宵的成果。



如果有算力集群呢?如果有工程团队呢?



林宇关掉测试报告,打开了一个空白文档。



光标在页面顶端闪了几下,他敲上三个字。



灵梦ai。



天亮之后,他给李文浩发了条微信。

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