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AI时代：码农的涅盘重生 第164章 加班文化(第1页/共2页)
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林晨提交完今天最后一个代码合并请求，活动了一下僵硬的肩膀，下意识地看了一眼四周。
开放工区里依然灯火通明。
老赵的工位上，三块屏幕的光映在他专注的脸上，保温杯里的茶早就凉了。许悦盘着腿，耳机线垂在肩膀一侧，手指在键盘上飞快敲击，眉头微蹙，显然在调试什么棘手的问题。远处有几个不认识的同事，端着笔记本坐在讨论区的沙发上，低声争论着什么，白板上画满了框图和箭头。
林晨站起来去茶水间接水，路过走廊时，透过会议室的玻璃墙，看到王皓正在和两个不认识的同事开视频会议，屏幕上显示着一个分布式架构图，各种标注和颜色块让画面看起来像一幅抽象画。
这就是T厂的加班文化。
不是强制要求，不是打卡统计，而是一种自发的、几乎无声的默认规则——如果你手上的事情还没做完，或者你想把它做得更好一点，你就会留下来。周围的人都在，灯都亮着，键盘声此起彼伏，你离开的念头自然就被压下去了。
林晨端着水回到工位，犹豫了几秒。今天的任务已经完成了，代码审查也通过了，明天上午的站会资料也准备好了。按理说可以走了。
但他的视线落在笔记本上一行还没来得及深入研究的技术笔记上——关于知识蒸馏在推荐系统中的应用，他只看了一半。
坐回去，再待一会儿吧。
他打开论文，逐字逐句地读起来。这篇文章来自Google Research，讲的是如何将大型推荐模型的推理成本降低一个数量级，同时保持效果损失在可接受范围内。核心思路和他在笔记本上画的草图高度相似：用大模型做教师，训练轻量化的学生模型上线服务。
读到一半，他开始在本子上画新的草图。T厂的推荐系统和他自己的量化系统，虽然业务场景不同，但都面临模型效果和推理成本之间的权衡这个根本性问题。大模型效果好但成本高，小模型成本低但效果打折。蒸馏，就是在两者之间找到甜点。
他越想越投入，不知不觉又过了一个小时。等他从论文里抬起头，九点四十了。
工区里依然有将近一半的工位亮着。老赵还在，换了个姿势，椅子往后仰着，双手枕在脑后，盯着天花板发呆——这通常是他在思考深层问题时的状态。许悦已经走了，工位上只留下一袋没吃完的坚果和一台合上的笔记本电脑。
林晨合上笔记本，开始收拾东西。今天到此为止。他给自己定过一条线——加班可以，但不能搞到太晚，保证第二天有足够的精力。这不是偷懒，这是对效率的尊重。他曾经在量化系统中验证过：连续高强度工作超过12小时后，决策质量会明显下降，出错概率大幅上升。这个规律适用于交易，也适用于写代码。
走出大楼的时候，夜风带着鹏城特有的温热和潮气扑面而来。科技园的夜色很美，远处腾讯滨海大厦的灯光像一艘停泊的太空船，近处各种写字楼的灯火星星点点，映照在路面的积水上，像一幅倒映的星河。
他走向地铁站，路过7-Eleven的时候进去买了一瓶矿泉水。收银台旁边的小电视正在播放本地新闻，画面切换到一段夜间加班的写字楼群航拍，主持人说：深圳，这座不夜城，灯火辉煌的背后是无数奋斗者的身影……
林晨付了钱，走出便利店。他想起自己以前在跨境电商公司加班的日子。那时候的加班更多是被动的——项目deadline催着走，老板在群里喊一声今晚冲刺一下，所有人就默认留下来。加完班打车回家，倒头就睡，第二天继续。那种疲惫带着一种被裹挟的无力感。
T厂不一样。这里没有人催你加班，没有人统计工时，甚至没有人关心你几点走。但大家就是不走。因为手上的事情还没做完，因为那个bug还没查清楚，因为想再跑一组实验看看效果——驱动你留下来的，是你自己。
这种自驱式的加班，和被动式的加班，体验完全不同。前者让你觉得在成长，后者让你觉得在消耗。
他在地铁上给苏婉发了条消息：刚下班，九点四十走的。
回复秒到：又加班。乐乐都睡了。
语气有点埋怨，但没有真的生气。林晨想了想，回了一句：明天争取六点半走。
你每次都说争取。苏婉回了一个翻白眼的表情，接着又发了一句，冰箱里有我做的红烧排骨，回来热一下吃。
林晨看着手机屏幕，嘴角微微上扬。埋怨归埋怨，排骨还是给留着的。这就是苏婉的方式——嘴上不饶人，行动上永远体贴。
到家的时候已经十点半。乐乐房间的灯关了，门缝里透出小夜灯微弱的暖光。苏婉在客厅看手机，听到门响，头也没抬：排骨在冰箱第二层，微波炉热两分钟。
我吃过了，在食堂吃的。林晨换了拖鞋走过去，在她旁边坐下，今天多看了一会儿论文，不是赶项目。
我知道。苏婉放下手机，侧过头看他，就
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