凌晨?jì)牲c(diǎn)，江城大學(xué)校園萬(wàn)籟俱寂，唯有303宿舍的微弱臺燈散發(fā)的一點(diǎn)點(diǎn)燈光，固執地對抗著(zhù)夜色。
空氣里，疲憊與亢奮奇妙地交織。
陳東還沉浸在用戶(hù)口碑逆轉的喜悅中，時(shí)不時(shí)刷新著(zhù)論壇帖子，看著(zhù)那些“絲般順滑”、“開(kāi)發(fā)者牛逼”的贊美，臉上的笑容就沒(méi)消失過(guò)。
“可以啊黎陽(yáng)！咱們這波升級，效果拔群！” 他小聲感嘆，“用戶(hù)們又愛(ài)上靈犀了！”
相比于陳東的激動(dòng)，黎陽(yáng)在短暫的欣慰后，眼神已經(jīng)恢復了慣常的冷靜。
服務(wù)器危機解除，只是讓他們從懸崖邊上退回了一步。真正的考驗，現在才算拉開(kāi)帷幕。
他的目光，早已從服務(wù)器監控面板，挪到了那個(gè)不斷彈出新通知的【懸賞廣場(chǎng)】后臺。
“我去，貓娘之后，還有想讓靈犀扮演滅霸的？一個(gè)響指隨機禁言用戶(hù)一半好友？這想象力……”陳東看著(zhù)新冒出來(lái)的懸賞，忍不住咋舌，“還有這個(gè)，讓靈犀用某種……嗯，特別的語(yǔ)氣說(shuō)話(huà)？還要模仿才藝？兄弟，你這要求有點(diǎn)高??！”
五花八門(mén)，千奇百怪。用戶(hù)的創(chuàng )造力被點(diǎn)燃，瞬間涌入了懸賞廣場(chǎng)，也帶來(lái)了一張沉甸甸的“任務(wù)清單”。
黎陽(yáng)沒(méi)有笑。他眉頭微蹙，手指在后臺界面快速地篩選、排序。
這些懸賞，是用戶(hù)的認可，是未來(lái)可能的收入，但同時(shí)，也是一份份必須認真對待的“訂單”。
一旦處理不好，完不成，或者效果拉胯，剛剛回暖的用戶(hù)信任，隨時(shí)可能再次冰凍。
“不能光看著(zhù)高興，這些懸賞得仔細捋一捋?！崩桕?yáng)的聲音帶著(zhù)熬夜后的沙啞，但思路卻異常清晰，“哪些是咱們現在能搞定的，哪些暫時(shí)不行，哪些做了效果最好，得有個(gè)優(yōu)先級?！?/p>
手動(dòng)梳理顯然效率太低。黎陽(yáng)深吸一口氣，切換到了他與1.5B模型交互的內部測試界面。
“靈犀（內部版），分析懸賞廣場(chǎng)當前所有任務(wù)?！彼孟轮噶?。
“根據任務(wù)描述，進(jìn)行需求歸類(lèi)。評估當前技術(shù)（基于1.5B模型）的可實(shí)現性，分為‘容易’、‘中等’、‘困難/暫不可行’三檔。結合懸賞總金額和用戶(hù)關(guān)注度（跟帖、跟投數量），進(jìn)行熱度排序?！?/p>
筆記本的風(fēng)扇應聲開(kāi)始加速旋轉，發(fā)出明顯的噪音，CPU占用率也短暫地向上跳動(dòng)。
對于1.5B這個(gè)“小家伙”來(lái)說(shuō)，一次性處理這么多自然語(yǔ)言信息并進(jìn)行歸納分析，已經(jīng)相當吃力了。
幾分鐘后，一份初步的分析結果呈現在屏幕上：
需求分類(lèi)統計（初步）：
1. 個(gè)性化與角色扮演 (占比約35%，熱度高):
典型：貓娘、羅輯扮演、特定動(dòng)漫/游戲角色、特殊語(yǔ)氣（如傲嬌、病嬌等）。
AI評估： 容易 (部分需知識庫輔助)。主要通過(guò) 提示詞工程 (Prompt Engineering) 來(lái)引導AI的風(fēng)格和行為。
2. 情感深化與記憶 (占比約20%，熱度中高):
典型：記住用戶(hù)昵稱(chēng)、生日、偏好，在對話(huà)中體現記憶。
AI評估：中等。需要額外開(kāi)發(fā)用戶(hù)數據存儲功能，并讓AI學(xué)會(huì )調用。
3. 內容創(chuàng )作與輔助 (占比約25%，熱度分化):
典型：講笑話(huà)、寫(xiě)詩(shī)（含藏頭詩(shī)）、講故事（含指定主題，如鬼故事）、基礎代碼問(wèn)答。
AI評估：難度分化。講通用笑話(huà)、寫(xiě)簡(jiǎn)單格式詩(shī)句，容易。高質(zhì)量藏頭詩(shī)，有挑戰但可嘗試。原創(chuàng )鬼故事、準確的代碼生成/Debug，則屬于困難/暫不可行。當前的1.5B在創(chuàng )作上更像個(gè)“信息縫合怪”，讓它搞高質(zhì)量原創(chuàng )，難度很大。需要更強的模型（至少7B）支持。
4. 實(shí)用工具與效率提升 (占比約15%，熱度中等):
典型：論文排版助手、簡(jiǎn)單計算、信息查詢(xún)（天氣、校內信息整合）、日程提醒。
AI評估：中等至困難。簡(jiǎn)單計算、基于現有數據的查詢(xún)可以做。但像論文排版這種涉及復雜規則理解和格式處理的，遠超當前能力范圍。
5. 其他 (占比約5%)：一些難以歸類(lèi)的腦洞。
看著(zhù)這份報告，黎陽(yáng)心里大致有了譜。
他指著(zhù)屏幕，對旁邊伸頭過(guò)來(lái)的陳東說(shuō)：“看，用戶(hù)的需求方向很明確。大部分熱度高的，都希望靈犀‘更像真人’、‘更懂自己’?！?/p>
“那……咱們先做哪個(gè)？”陳東問(wèn)道，“那個(gè)貓娘的呼聲最高！”
“嗯，就從貓娘開(kāi)始?！崩桕?yáng)點(diǎn)頭，這是個(gè)絕佳的展示機會(huì )。
“這類(lèi)角色扮演，現階段主要靠‘調教’，也就是所謂的‘提示詞工程’?！彼忉尩?，“我們需要設計一套足夠巧妙的‘系統提示’，告訴靈犀，它現在就是一只合格的貓娘，該用什么語(yǔ)氣說(shuō)話(huà)，什么時(shí)候用爪子表情包?！?/p>
他停頓了一下，繼續規劃后續步驟：“至于像扮演羅輯這種，光靠提示詞不夠，因為涉及到具體的背景知識。這就得給靈犀‘喂’點(diǎn)資料，建一個(gè)外部知識庫。當用戶(hù)問(wèn)到相關(guān)問(wèn)題時(shí)，讓AI能去查找參考，然后再回答。這個(gè)算是‘中等’難度?！?/p>
“那寫(xiě)代碼和那個(gè)原創(chuàng )鬼故事呢？”陳東對技術(shù)實(shí)現細節很關(guān)心。
黎陽(yáng)搖了搖頭：“這兩個(gè)，現在的模型，頂多給你生成點(diǎn)‘看著(zhù)玩’的東西。想生成準確的代碼，或者真正能?chē)樀饺说脑瓌?chuàng )故事，要么等我繼續深化算法的研究，要么就得開(kāi)啟‘深度思考模式’?！?/p>
他拍了拍自己那臺已經(jīng)明顯發(fā)燙的筆記本：“這個(gè)模式能提升點(diǎn)輸出質(zhì)量，但代價(jià)巨大，會(huì )把機器的性能榨干，運算半天結果還不一定理想。純屬‘大力磚飛’，得省著(zhù)用?？梢杂迷谀切屹p金額特別高、且我們有點(diǎn)把握的任務(wù)上，比如那個(gè)藏頭詩(shī)，可以嘗試一下?！?/p>
接著(zhù)，黎陽(yáng)又提到了用戶(hù)反饋中的另一個(gè)痛點(diǎn)：“現在這個(gè)截圖掃碼支付，確實(shí)太麻煩了，用戶(hù)體驗不好?！?/p>
“下一步必須優(yōu)化?！彼ㄏ掠媱?，“改成用戶(hù)可以直接保存二維碼，用支付軟件掃碼支付后，我們后臺能自動(dòng)校驗訂單信息，直接給用戶(hù)賬戶(hù)加上懸賞狀態(tài)或者靈犀幣。這樣才算方便?！?/p>
“但這需要對接支付接口，或者自己做一套校驗邏輯，比較費事，優(yōu)先級先放一放。先把懸賞功能的核心體驗做好，讓用戶(hù)看到我們的‘交付能力’?！?/p>
明確了技術(shù)路線(xiàn)和優(yōu)先級，黎陽(yáng)開(kāi)始分配任務(wù)。
“東子，別光顧著(zhù)看熱鬧了，動(dòng)起來(lái)?！彼聪蜿悥|，“《三體》你看過(guò)吧？或者馬上去網(wǎng)上查，把跟羅輯相關(guān)的背景資料、名言警句、經(jīng)典情節都整理出來(lái)，做成干凈的文本文件。這是給靈犀‘補課’用的?！?/p>
“另外，繼續盯緊服務(wù)器狀態(tài)，新用戶(hù)還在增加，別再出問(wèn)題?！?/p>
“好嘞！沒(méi)問(wèn)題！”陳東立刻來(lái)了精神。雖然整理資料聽(tīng)起來(lái)有些枯燥，但想到這是在構建他們“靈犀”藍圖的一部分，頓時(shí)干勁十足?！盀榱宋覀兊腁I貓娘和面壁者！”
黎陽(yáng)無(wú)奈地笑了笑，沒(méi)理會(huì )陳東的小激動(dòng)。
他重新將注意力聚焦到屏幕上，新建了一個(gè)文檔，文檔名是——【“貓娘”角色系統提示詞 v0.1】。
他開(kāi)始仔細斟酌著(zhù)用詞，思考如何用自然語(yǔ)言，精確地“教會(huì )”1.5B模型模仿貓的語(yǔ)氣和行為習慣。
既要顯得萌趣，又不能過(guò)于傻氣；既要滿(mǎn)足用戶(hù)的期待，又要盡量規避當前模型容易出現的邏輯混亂或重復問(wèn)題。
這不僅僅是敲代碼，更像是在進(jìn)行一種奇特的“馴化”。
是在有限的AI能力邊界內，帶著(zhù)鐐銬起舞，試圖創(chuàng )造出第一個(gè)由用戶(hù)“懸賞”而來(lái)的虛擬靈魂。
窗外的夜色，愈發(fā)深沉。303宿舍的燈光下，黎陽(yáng)的指尖在鍵盤(pán)上輕快地跳躍著(zhù)。
這場(chǎng)由懸賞廣場(chǎng)點(diǎn)燃的，屬于他們的“AI煉金術(shù)”，才剛剛拉開(kāi)序幕。