9:05，訪問量穩定在4800左右。首批五千個邀請碼，激活了四千八百多個。剩下的一百多個可能還沒起床。
“正常。”徐若辰吐了一口氣，肩膀鬆了一點。
後臺資料開始滾動。第一批使用者的行為資料一條一條往上刷。螢幕上跳出一條記錄，來自東海交通大學的IP地址。
9:01，一個使用者輸入：“用Python寫一個貝葉斯網路推斷引擎，要求支援動態離散化和最大後驗估計。”
DPX1.5生成程式碼。耗時8.4秒。程式碼長度247行。
9:03，該使用者又輸入：“解釋這段程式碼裡的變數消除順序，為什麼選擇這個順序？”
DPX1.5回覆：解釋變數消除順序，附帶一個簡單的例子，說明不同順序對計算複雜度的影響。
9:07，該使用者第三次輸入：“能不能最佳化到O(n log n)？”
DPX1.5回覆：給出最佳化方案，附帶複雜度分析。
徐若辰看到這裡，拿起手機給李東陽發了條微信：“交大那個博士，連問三個問題，DPX全接住了。程式碼生成質量，比我預想的好。”
李東陽回得很快：“繼續盯。”
9:30，訪問量突破6000。有人把邀請碼分享出去了。
9:45，訪問量到了7200。周航開始有點緊張，轉過頭來看著徐若辰：“董事長，超了。我們預設是五千，現在七千二。”
“伺服器扛得住嗎？”
“扛得住。但曲線沒有平下來的意思。”
徐若辰看了一眼GPU利用率：百分之四十二。他想了想，說：“再放兩千。把備用池開啟。”
10:00，訪問量9300。
10:30，訪問量突破。
後臺錯誤率開始從零跳到百分之零點三，然後百分之零點七，然後百分之一點二。
“周航，查一下哪裡的錯誤。”徐若辰喊了一聲。
周航已經在查了。他的手指在鍵盤上敲了幾下，螢幕上彈出錯誤分類的分佈圖。“長文字生成模組。併發太高，排隊佇列溢位了。”
“把長短文字生成分開。短文字優先，長文排隊。告訴使用者長文生成預計等待時間。”
“已經在做了。”
DPX1.5的內測版本支援的最長文字是三萬兩千個token，約閤中文兩萬四千字。
公開放開的最長文字限制在兩萬個token，約閤中文一萬五千字。
這個數字放在2016年是領先級別的——當時GPT-3的最大上下文視窗是四千個token，谷歌的BERT更小，只有五百一十二個。國內其他廠商的模型，能支援到兩千個token已經是頂配。
兩萬對四千，差了五倍。
