摘要和翻譯能力都有明顯提高。」
顧嶼看完幾項測試結果，問道：「穩定性呢？」
樓天城湊到鏡頭前。
「連續推理六小時，沒有發生節點崩潰。」
「但現在的響應速度不夠快。生成五百字平均要十五秒。如果並發用戶超過兩百，伺服器壓力會急劇上升。」
「顯存利用率也不理想。我還能再壓百分之二十左右。」
顧嶼點了點頭。
這個版本當然算不上成熟產品。
十五億參數放在後世，甚至塞不滿一台消費級顯卡。
可現在才是2015年，業內主流仍在圍繞循環神經網絡反覆優化。
九天實驗室已經提前摸到了另一條路。
「微光計劃的數據怎麼樣？」
任少卿將數據後台切換出來。
「第一批三千多人已經開始工作，目前每天可以完成八百萬條基礎任務。質量比純腳本清洗高很多，尤其是文本分類和事實核對。」
「等後續培訓完成，日處理量還能增加。」
顧嶼提醒道：「別隻盯數量。人工審核、交叉抽檢和任務回溯都要保留。」
「標錯一條數據不算什麼。幾十萬條同類錯誤被模型學進去，返工成本會很高。」
「明白，我們已經啟用了三層抽檢。」
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任少卿把一個內網地址發送過去。
「這是剛搭好的演示網站，隻能通過集團專線訪問。你可以自己輸入內容，它會直接調用天問二號。」
顧嶼打開連結。
頁麵非常簡陋，左邊是輸入框，右邊是參數設置。
除了生成長度和隨機度，幾乎沒有多餘功能。
他先輸入了一段雜亂的會議記錄，要求模型整理重點。
頁麵等待數秒，很快生成了項目進度、主要問題、責任部門和截止時間。
部分表達仍顯生硬，關鍵信息卻沒有遺漏。
顧嶼又扔進去一份商城客服日誌，甚至包含了昨天剛剛爆發的「黑公關抹黑星火充電寶」的負麵評論。
模型不僅自動將投訴分成物流延遲、商品破損、價格爭議和蓄意抹黑四類，甚至精準提煉出了水軍使用的高頻恐嚇詞彙，並給出了每類問題的出現比例。
顧嶼看著屏幕上的分類結果，又隨手多測試了幾輪。
模型並非每次都正確，有時會誤解指令，也會在資料不足時自行補充內容。
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