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凌晨一点，檯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，右边是瀏览器。
代码编辑器里加载著展示课上那个ai程序的框架文件，光標停在第四百三十七行。
瀏览器开了九个標籤页，全是国內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，租半年伺服器，发几个月工资，然后呢？然后就没了。
一个学院不能靠拨款活著。
得自己造血。
林宇把瀏览器切到后台，全屏打开代码编辑器。
展示课上那个程序跑起来確实唬人，但內行看一眼就知道，那玩意儿的工程化程度约等於零。
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。
课堂演示和商业產品之间的距离，隔著一整条太平洋。
但系统返还的东西，也隔著一整条太平洋。
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，林宇看著屏幕上的代码结构，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，换成动態意图识別模块。
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，比嘴上说的还要乾净利落。
动態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，不至於说了三句话就失忆。
凌晨四点零七分。
本地测试跑完，报告弹出来。
响应速度：平均0.4秒，比课堂演示版快了三倍。
逻辑自洽率：百分之九十一。
林宇盯著那个数字看了两秒，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，提了將近二十个点。
这个数字放到当前国內任何一家ai公司的產品线上，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？
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