AI时代：码农的涅盘重生 第241章 学术认可(第2页/共2页)


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起来。

    论文发表带来的不只是学术引用。一个月后，陈博士把林晨推荐到了公司的技术委员会。这个委员会由各技术部门的资深专家和Fellow组成，每两周开一次会，讨论公司的技术战略方向和跨部门技术协同。

    第一次参加会议，林晨坐在长桌倒数第二个位置。主持会议的是T厂的CTO——一个在硅谷待了十几年的华人，说话中英文夹杂，但思路极快。他在会上提了一个议题：T厂的AI基础设施要不要全面转向大模型？

    讨论了一个多小时。有人说大模型是趋势但投入太大，需要谨慎，有人说先用开源模型验证，再考虑自研。林晨一直没说话，直到CTO点名问他：FinGPT团队的林晨，你们在做这一块，你怎么看？

    不应该犹豫。林晨说，不是因为我做这个方向才这么讲——是因为窗口期不会等人。一年前我们讨论要不要做的时候，行业的领先者已经领先一年了。现在如果我们还在讨论要不要全面转，再过一年差距会变成两年。大模型不是一次普通的技术迭代，是代际更替。

    散会后，CTO在门口对他点了一下头，说了一句：有空来我办公室聊聊FinGPT的数据质量策略。

    陈博士在走廊里等林晨。他说了一句话：你刚才说的那番话，会让一些人不舒服。但委员会需要这种声音。

    林晨知道，从那天起，他在公司的影响力不再仅限于自己的部门。

    引用数突破一百是在论文发表后的第二个月。

    张雨在群里发了一条消息：FinGPT论文今天正式破百引！！！三个感叹号，她平时从不加感叹号，这次一口气加了三个。

    林晨在Obsidian里记了一行笔记：论文一百引。影响力在扩大。但更重要的是——下个月试点数据出来，我们得证明这些引用的内容在真实世界也成立。

    然后他点开了陈铭发来的下一份文档——FinGPT v3微调计划。第一页写着目标：在v2的34%基础上，通过扩大精选数据规模和优化训练策略，争取在v3达到40%以上的金融场景领先。

    他合上笔记本，打开终端。

    新一阶段的工作，开始了。

    晚上回到新家。苏婉在阳台上给植物浇水——她现在用的是他传感器数据的浇水方案，虽然嘴上从来不承认数据驱动这种说法。乐乐趴在地板上看一本从学校图书馆借来的恐龙科普书，乌龟慢慢趴在水缸的石头上缩着脖子在睡觉。

    林晨没有急着进书房。他在苏婉旁边的躺椅上坐了一会儿，看夕阳一点点沉进鹏城湾的海平面上。

    今天有个人从伦敦发邮件问我能不能合作。他说。

    什么人？

    一家金融机构的AI负责人。他们想做金融大模型，看了论文后想谈技术合作。我转给商务团队了。

    你的论文影响这么远了？

    不是论文影响远。是大模型这件事本身影响远——金融领域的垂直应用大家都在做，我们先发了一篇文章。他把头靠在椅背上。但文章只是第一步。第二步是做产品，第三步是规模化。

    那你现在在第几步？

    第二步刚开始。走稳了才能到第三步。

    苏婉关了浇水壶，在旁边的躺椅上坐下来。两个人安静地看着海。

    这是他最放松的一刻——不是论文被接收的瞬间，不是晋升宣布的瞬间，而是在阳台躺椅上跟苏婉并肩坐着、不需要谈论任何一个KPI的瞬间。


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