下午兩點，3號會議室。
林晨提前五分鐘到達，手裡拿著新發的筆記本，上面已經記了幾頁關於內部文件的閱讀筆記。會議室不大，一面白牆，一面落地玻璃，透過玻璃能看到外面的工位區。長條桌上擺著幾臺顯示器，介面線垂下來，等著人來連線。
王皓已經在了，正往白板上寫東西。他抬頭看見林晨，招招手：“來得正好，幫我看看這個公式有沒有寫錯。”
白板上是一串關於LoRA微調的矩陣分解表示式。林晨掃了一眼，指著其中一項：“這裡維度不對，r應該小於等於這個秩，你寫成了等於。”
“眼尖。”王皓笑著改了，“陳博總說我推導不嚴謹。坐吧，等人到齊。”
林晨選了靠窗的位置坐下。陽光從百葉窗縫隙透進來，在桌面上切出一道道細長的光帶。他把筆記本開啟，翻到空白頁，筆放在旁邊。這個動作讓他想起大學時上課前的準備，但心境完全不同——那時是聽講，現在是參與。
陸續有人進來。老趙端著保溫杯，衝林晨點點頭；小李手裡拿著一袋沒吃完的餅乾，嘴裡嘟囔著“下午茶時間正好開會，反人類”；還有兩個林晨沒見過的人，一個留著短髮的女生和一個戴棒球帽的男生。
“這是林晨，今天剛入職。”王皓簡單介紹，“這是許悅，負責模型評估；這是周浩，做推理引擎最佳化的。大家認識一下。”
許悅衝林晨笑了笑，周浩抬了抬帽簷算是打招呼。沒有太多寒暄，氣氛務實。
陳博士最後一個進來，手裡拿著一個平板，直接坐到會議桌主位。“開始吧。”他看了王皓一眼。
王皓站到白板前，拿起馬克筆。“先同步一下上週進展，再說下週計劃。老趙，從你開始。”
老趙清了清嗓子：“資料管道那邊，使用者行為序列的長度從512擴到了1024，儲存壓力增加了40%，讀寫延遲也有上升。我上週做了分割槽最佳化和冷熱分離，延遲降回來了，但儲存還在繼續漲。這周需要評估進一步壓縮的方案。”
“具體壓縮方向？”陳博士問。
“量化或者過濾低資訊密度的行為。比如使用者快速滑動那種，停留時間低於300毫秒的，佔比超過30%但貢獻的資訊增益很小。”
“可以。做個AB，看對下游模型效果的影響。”陳博士在平板上記了一筆。
許悅接著彙報評估平臺的事，周浩講推理引擎的kernel最佳化進度。林晨快速記錄，這些術語他大多熟悉，但T廠內部的工具鏈和命名規範需要時間消化。他發現每個人的彙報都極簡，沒有PPT，沒有廢話，資料說話，問題導向。
輪到王皓時，他在白板上畫了一個框圖。“大模型在金融風控的探索專案，陳博上週提過。我今天把初步框架定一下。”
林晨立刻坐直了身體。這正是他感興趣的方向。
“背景很簡單，”王皓邊說邊寫，“現在風控主要靠規則加傳統機器學習模型，對複雜模式的識別能力有限。大模型有推理和上下文理解能力，但成本高、延遲大，直接用在線上不現實。我們想探索一個混合架構——用小模型做初篩，大模型只處理疑難樣本和需要解釋性的case。”
他在框圖上標出幾個模組：“資料層、小模型推理層、大模型決策層、解釋層。林晨，”他突然點名，“你之前做過量化交易，應該對時序資料和異常檢測不陌生。你來說說，金融風控最核心的難點在哪？”
會議室安靜了兩秒。林晨沒想到這麼快就被提問，但腦子已經在轉。他組織了一下語言：“如果是傳統風控，難點在特徵工程——金融資料的信噪比很低，有效訊號容易被噪聲淹沒。但如果是大模型介入，我覺得難點變成了可解釋性和穩定性。模型給出一個拒絕放貸的決定，銀行需要知道為什麼；而且市場環境變化快，模型不能頻繁劇烈波動。”
陳博士微微點頭。王皓接著說：“說到點子上了。所以這個專案不只是堆模型，還要設計解釋機制和監測體系。林晨，你對這部分有興趣嗎？”
“有。”林晨沒有猶豫。
“好，那你先負責調研目前業界在金融大模型可解釋性方面的方案，特別是針對結構化資料和時序資料的。下週這個時候，給一個調研報告。”王皓看著他，“有問題嗎？”
“沒有。”林晨在筆記本上寫下：可解釋性調研，結構化+時序，下週二。
這是他在T廠的第一個任務。沒有“熟悉環境一週”的緩衝，沒有新手保護期。上來就是真問題、真需求、真截止時間。
他喜歡這種節奏。
會議繼續。陳博士又問了幾個技術細節，調整了專案的優先順序和資源分配。全程高效，沒有一句多餘的話。最後他總結：“這個金融風控專案是AI Lab和金融科技部的聯合專案，對方業務壓力大，我們不要拖後腿。皓子盯緊進度，許悅提前準備評估指標，林晨下週輸出調研後儘快進入開發。”
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