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第223章 海洋与井水（第1页）

it全球闻名的ai实验室，常年弥漫着服务器散热的低鸣和过量咖啡因混合的独特气味。余夏抱着一叠刚打印出来、还带着微热的纸张，走向小组讨论室。

那是他将应文彬关于“手机与专员”的启发，结合自己数月观察思考，精心整理成的一份英文文稿。他称之为“深度专家与广阔通才：论垂直领域精细化ai的价值”。

讨论室里已经坐了几个人。萨拉，来自it的天才，正对着笔记本屏幕皱眉，手指飞舞；拉吉夫，前华尔街量化分析师转型的ai研究员，在白板上画着复杂的数据流图；还有几个博士后在低声交谈。导师亚历山大·诺依曼还没到。

“嘿，余，你手里拿的是什么？新的训练损失分析？”萨拉头也不抬地问。

“不完全是。”余夏将文稿放在桌上，“是一些……关于我们可能忽略了的方向的想法。”

拉吉夫转过身，挑挑眉：“方向？在‘通天塔’项目里，方向只有一个——更高、更大、更通用。”他指了指白板上那个笼罩一切的庞大架构草图，他们私下称那个终极通用模型为“巴别塔”。

“我明白，”余夏深吸一口气，“但如果我们最终的目标是让ai真正解决实际问题，而不仅仅是通过基准测试……或许需要一些不同的思路。”

这时，导师诺依曼推门进来，他身材高大健硕，头发有些花白，带着仿佛随时在思考宇宙终极问题般的专注神情。他示意开始，目光透过镜片扫过众人，在余夏那叠显眼的文稿上停留了一瞬。

轮到余夏时，他走到前面，没有播放复杂的图表，而是用白板笔画了两个简单的图形。左边是一个高大但线条单一、笼统的人形，旁边标注“十项全能”；右边是一个稍矮些，但在某一块肌肉、线条刻画上极为精细、甚至能看到纹理的人形，旁边标注“百米冠军”。

“我们目前的工作，”余夏指向左边的人形，“就像是倾尽全力，培养一位在各个项目上都能拿b甚至a的‘十项全能’选手。这很了不起，是基础。”

他顿了顿，看向导师和同伴：“但我想探讨的是，在某些特定、关键的赛场上，我们是否也需要——或者说，世界是否更迫切地需要——能打破纪录、将人类认知边界推向极致的‘百米冠军’？”

他接着讲述了应文彬的故事，将其转化为一个隐喻：现在的通用大模型，就像是拥有庞大接线中心和标准流程的“超级客服系统”，能处理海量常规问询。

但面对“研究牛肉风味形成的分子机制”这样的复杂专业任务，用户需要的不是一个只能转接、查询知识库的客服，而是一位能立刻理解问题核心、调用深度领域知识、甚至提出创新假设的“专属顶级专家”。

“我的问题是，”余夏的声音在安静的房间里很清晰，“在我们全力建造‘通天塔’的同时，是否可以考虑分出一部分精力，基于这个强大的基座，去培育一些顶尖的‘领域专家’？

“不是替代通用模型，而是作为其触角和延伸，在科学、医疗、工程等具体而深邃的垂直领域，解决那些‘十项全能选手’目前力有未逮的、真正的难题？”

他展示了一些设想：如何将领域知识图谱、特殊训练数据、以及人类专家的反馈循环，更深层、更有机地融入模型微调过程，使其不仅“知道”生物学术语，更能“理解”细胞信号通路中的逻辑与不确定性；不仅“读过”材料学论文，更能“洞察”不同合成路径背后的权衡与突破点。

他讲完后，房间里安静了片刻。萨拉停止了敲击键盘，拉吉夫摸着下巴，似乎在思考。

诺依曼示意大家讨论。

起初是沉默，随后有些零星的技术性质疑：如何定义“垂直领域”？如何保证“专家”不与“通才”基座脱节？训练数据如何获取？计算资源如何分配？

讨论逐渐升温，有赞同这种“深度赋能”潜力的，但更多是质疑其“性价比”和“战略意义”。

最终，所有人的目光投向导师。诺依曼一直沉默地听着，手指无意识地把玩着钢笔，那是他深度思考时的习惯。

终于，他抬起手，讨论声平息。

“余，”诺依曼开口，语气平和，带着对弟子进行了有价值思考的赞许，“你提出的这个‘领域专家’方向，非常有趣。它显示出你对实际应用落地的关注，以及将ai与具体学科结合的想象力。这份文稿，”他指了指余夏面前那叠纸，“逻辑清晰，思考也有深度。”

余夏的心微微提起。

“但是，”诺依曼话锋一转，那个词像一道清晰的分界线，“我认为，它太‘窄’了。”

他站起身，走到白板前，在余夏画的“百米冠军”旁边，用力地画了一个巨大的圆圈，将那个“十项全能选手”也包裹进去，并且不断向外扩张。

“我们的目标，不是培养一群各自为战的‘单项冠军’。那会导致重复建设、知识孤岛，最终可能陷入无休止的特定模型优化和领域适配泥潭。”导师的声音充满了一种不容置疑的信念，“我们要构建的，是那个唯一的、终极的‘通用大脑’。”

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他转向余夏，目光锐利而充满期许，那是对误入“歧途”的优秀学生进行引导的期许：“这个大脑，一旦成功，它将内蕴所有领域的知识。它会像一个真正的通才，在需要时，随时可以调用其‘内在’的、关于任何领域的、最深层的理解。它不需要被特别训练成‘牛肉专家’或‘材料专家’，因为它本身就理解‘牛肉’和‘材料’背后的一切科学原理。”

“你提到的那些垂直需求，”诺依曼放缓语速，试图让余夏理解其“局限性”，

“在未来，都将由这个通用大脑，通过适当的提示或微调，轻而易举地解决。那不过是通用智能海洋中，几朵特定的小小浪花。将我们最顶尖的智力、最宝贵的算力资源，投入到挖掘几口可能很深的‘专业水井’里，而忽视了对整个智慧海洋的探索，这在战略上是一种短视，甚至是倒退。”

他拍了拍余夏的肩膀，语气温和但结论斩钉截铁：“你的才华和精力，应该聚焦在更根本、更宏大的架构问题上。思考如何让我们的‘巴别塔’建得更高、更稳、更快地理解一切。未来，属于包容一切的海洋，而不是分散的湖泊或水井。即使某些水井，目前看起来水质更清澈一些。”

“窄了，余，思路要打开。”诺依曼最后总结道，结束了这次讨论。

那一刻，实验室背景的服务器低鸣仿佛骤然放大。余夏感到的不是愤怒或沮丧，而是冰凉又深刻的清醒。

??小剧场：两种ai路径

?王俊波：“国内投资人现在最爱问：‘你这ai，是能帮工厂省电，还是帮医生早筛癌症？’要的是立刻解决问题、产生效益。所以我们这边是——用海量细分场景的数据，喂出无数个‘领域尖子生’。就像……”

?余夏：（接过话头）“就像我们不培养‘十项全能冠军’，而是培养一百万个体操、举重、游泳的‘单项世界冠军’，然后根据比赛项目随时派上场。”

?王俊波：“精辟！而且我们大多开源、开放、强调产业协同。因为知道一家吃不下所有场景，得拉上整个产业链一起玩。不过代价就是，基础理论创新弱，芯片一卡脖子就喘。”

?余夏：（若有所思）“所以，那边是‘自上而下’，梦想用一个终极模型统一世界；这边是‘自下而上’，用无数个扎根土壤的小模型推动产业跃迁。”

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