AI时代：码农的涅盘重生 第240章 论文发表(第2页/共2页)


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的微信。正文只有两行字，第一行是截图的缩略图——论文接收邮件的截图，第二行是三个大字：论文中了。

    他把图片点开放大。邮件的开头是Dear Authors, We are pleased to inform you that your paper... has been accepted to ACL 2025.

    林晨盯着那个ACL 2025看了很久。

    中了。他的第一篇顶会论文。二作，但论文上的实验数据和核心发现都是他自己写的。从两年前连ACL是什么都不知道，到现在名字出现在ACL的作者列表上。

    他给陈博士回了一条：谢谢陈博。

    谢什么，实验是你做的。要谢就谢你自己。

    论文接收的消息再次传开之后，团队群里的反应比投稿的时候更大了。不是因为论文本身——论文的内容大多数人都参与过——而是因为作者列表上的致谢部分。虽然致谢只有一句话感谢T厂大模型应用部全体同事的支持，但每个人都知道那句话指的就是自己。

    晚上回到家。苏婉看到他进门时的表情，从沙发上坐起来了一点。

    发生什么好事了？

    论文中了。ACL。

    那个顶会？

    苏婉站起来走过来，抱了他一下。很短的拥抱，大概两三秒，然后退开来看着他。恭喜。这是你第一次发顶会论文。

    也是从零开始。林晨说。

    苏婉的嘴角弯了一下。你所有的事都是从零开始的。

    林晨想了想。她说得没错。学AI是从零开始，做投资系统是从零开始，学大模型是从零开始，发论文也是从零开始。他人生中所有重要的东西，都是在三十五岁之后从零开始学的。

    他在笔记本上写了一行：

    FinGPT论文被ACL 2025接收。不是终点，但证明了这条路是对的。下一步：不是写论文，是做产品。让模型在实战中产生价值。

    然后翻到了下一页。

    论文发表后的第二周，陈博士在部门周会上提了一个新议题：要不要在GitHub上开源FinGPT的训练代码和方法实现？模型权重不公开——那是公司的资产——但数据清洗的方法、LoRA的参数配置和评测集的设计框架可以开源，既能为公司和团队持续积累学术影响力，也能吸引更多的合作者和应用者。

    团队讨论后意见不一。有人说开源方法等于给竞争对手送弹药，有人说开源的收益远大于风险——学术影响力会带来更好的招聘、更多的合作机会和更广泛的行业认可。

    林晨的意见是开源。他在会议上说了一句：我们这篇论文的核心贡献不是方法本身，而是用实验证明了数据质量优先这条路线是对的。开源代码让更多人复现和验证，反而会放大这个贡献的价值。

    张雨附议：我已经在GitHub上看到有人在试图复现我们的实验了。与其让别人盲猜参数，不如我们把参考实现公开出来。质量更高，也减少误导。

    陈博士最后拍了板——开源。训练代码和评测框架在GitHub公开，数据清洗脚本附带详细的使用文档。模型权重和训练数据不公开。

    开源的PR由张雨负责。她在GitHub上创建了FinGPT的官方仓库，README写了将近两千字的英文介绍——从项目动机到技术路线到实验结果，每一个细节都对得上论文里的数据。

    仓库上线第一周，Star数破了两千。Issue区里有人问参数细节，有人报Bug，有人问能不能支持中文以外的金融场景。张雨一条条回复，林晨偶尔上去看一眼——看到那些来自全球各地的开发者在讨论他团队的开源代码，有一种跟发论文不一样的满足感。

    知乎上也有人在讨论这件事。有人发帖标题是国内大厂终于有人认真做开源了——FinGPT训练代码公开，下面评论说这才是工程师该做的事，用代码说话。

    林晨把那条帖子转到了团队群。

    然后继续写FinGPT的商业化方案。


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