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AI时代：码农的涅盘重生 第152章 第一个任务(第1页/共2页)
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林晨提前五分钟到达，手里拿着新发的笔记本，上面已经记了几页关于内部文档的阅读笔记。会议室不大，一面白墙，一面落地玻璃，透过玻璃能看到外面的工位区。长条桌上摆着几台显示器，接口线垂下来，等着人来连接。
王皓已经在了，正往白板上写东西。他抬头看见林晨，招招手：“来得正好，帮我看看这个公式有没有写错。”
白板上是一串关于LoRA微调的矩阵分解表达式。林晨扫了一眼，指着其中一项：“这里维度不对，r应该小于等于这个秩，你写成了等于。”
“眼尖。”王皓笑着改了，“陈博总说我推导不严谨。坐吧，等人到齐。”
林晨选了靠窗的位置坐下。阳光从百叶窗缝隙透进来，在桌面上切出一道道细长的光带。他把笔记本打开，翻到空白页，笔放在旁边。这个动作让他想起大学时上课前的准备，但心境完全不同——那时是听讲，现在是参与。
陆续有人进来。老赵端着保温杯，冲林晨点点头；小李手里拿着一袋没吃完的饼干，嘴里嘟囔着“下午茶时间正好开会，反人类”；还有两个林晨没见过的人，一个留着短发的女生和一个戴棒球帽的男生。
“这是林晨，今天刚入职。”王皓简单介绍，“这是许悦，负责模型评估；这是周浩，做推理引擎优化的。大家认识一下。”
许悦冲林晨笑了笑，周浩抬了抬帽檐算是打招呼。没有太多寒暄，气氛务实。
陈博士最后一个进来，手里拿着一个平板，直接坐到会议桌主位。“开始吧。”他看了王皓一眼。
王皓站到白板前，拿起马克笔。“先同步一下上周进展，再说下周计划。老赵，从你开始。”
老赵清了清嗓子：“数据管道那边，用户行为序列的长度从512扩到了1024，存储压力增加了40%，读写延迟也有上升。我上周做了分区优化和冷热分离，延迟降回来了，但存储还在继续涨。这周需要评估进一步压缩的方案。”
“具体压缩方向？”陈博士问。
“量化或者过滤低信息密度的行为。比如用户快速滑动那种，停留时间低于300毫秒的，占比超过30%但贡献的信息增益很小。”
“可以。做个AB，看对下游模型效果的影响。”陈博士在平板上记了一笔。
许悦接着汇报评估平台的事，周浩讲推理引擎的kernel优化进度。林晨快速记录，这些术语他大多熟悉，但T厂内部的工具链和命名规范需要时间消化。他发现每个人的汇报都极简，没有PPT，没有废话，数据说话，问题导向。
轮到王皓时，他在白板上画了一个框图。“大模型在金融风控的探索项目，陈博上周提过。我今天把初步框架定一下。”
林晨立刻坐直了身体。这正是他感兴趣的方向。
“背景很简单，”王皓边说边写，“现在风控主要靠规则加传统机器学习模型，对复杂模式的识别能力有限。大模型有推理和上下文理解能力，但成本高、延迟大，直接用在线上不现实。我们想探索一个混合架构——用小模型做初筛，大模型只处理疑难样本和需要解释性的case。”
他在框图上标出几个模块：“数据层、小模型推理层、大模型决策层、解释层。林晨，”他突然点名，“你之前做过量化交易，应该对时序数据和异常检测不陌生。你来说说，金融风控最核心的难点在哪？”
会议室安静了两秒。林晨没想到这么快就被提问，但脑子已经在转。他组织了一下语言：“如果是传统风控，难点在特征工程——金融数据的信噪比很低，有效信号容易被噪声淹没。但如果是大模型介入，我觉得难点变成了可解释性和稳定性。模型给出一个拒绝放贷的决定，银行需要知道为什么；而且市场环境变化快，模型不能频繁剧烈波动。”
陈博士微微点头。王皓接着说：“说到点子上了。所以这个项目不只是堆模型，还要设计解释机制和监测体系。林晨，你对这部分有兴趣吗？”
“有。”林晨没有犹豫。
“好，那你先负责调研目前业界在金融大模型可解释性方面的方案，特别是针对结构化数据和时序数据的。下周这个时候，给一个调研报告。”王皓看着他，“有问题吗？”
“没有。”林晨在笔记本上写下：可解释性调研，结构化+时序，下周二。
这是他在T厂的第一个任务。没有“熟悉环境一周”的缓冲，没有新手保护期。上来就是真问题、真需求、真截止时间。
他喜欢这种节奏。
会议继续。陈博士又问了几个技术细节，调整了项目的优先级和资源分配。全程高效，没有一句多余的话。最后他总结：“这个金融风控项目是AI Lab和金融科技部的联合项目，对方业务压力大，我们不要拖后腿。皓子盯紧进度，许悦提前准备评估指标，林晨下周输出调研后尽快进入开发。”
“明白。”众人应声。
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