早上八点五十，实验室里已经坐满了人。
陈启山规定的第一次项目汇报九点开始。没有人敢踩着时间进门，连一向习惯迟到的唐瑶都提前十分钟打开了演示文稿。
林砚汇总完所有人的进度，在表格最后增加了三列：任务提出时间、预计工作时长、与学位论文的关联程度。
高文博看见后皱了皱眉。
“最后一列是什么意思？”
“区分科研训练和横向劳务。”
“项目工作本来就是科研训练。”
“替企业调整演示页面、修复后台登录功能，也算学位研究？”
高文博靠在椅背上：“你不要把事情分得那么死。没有横向经费，服务器从哪里来？没有企业数据，你拿什么发论文？”
“所以我没有拒绝项目工作，只是记录它占用了多少时间。”
“记录了又怎么样？”
“现在还不知道。”
林砚把表格上传。
他确实还不知道这些记录最终能改变什么。但第一世，他连自己究竟为横向项目工作了多少小时都说不清。每一次临时任务看起来只占一个晚上，五年累积下来，却吞掉了他绝大部分研究时间。
九点整，会议室的屏幕亮起。
除了启衡动力的技术负责人，视频里还出现了陈博文。
他比林砚记忆中年轻，穿着深色连帽衫，身后的白墙上挂着一所海外大学的校徽。
“博文最近在做大语言模型。”陈启山介绍时语气随意，眼里却带着明显的骄傲，“今天请他一起听听，看看能不能给项目增加一些新思路。”
企业负责人立刻接话：“大模型正是我们想说的。现在市场上都在讲行业大模型，公司准备申报智能制造示范项目。原来的电池预测平台，能不能升级成动力电池安全大模型？”
唐瑶已经在记录关键词。
梁峥问：“企业希望大模型具体完成什么功能？”
“功能可以一起研究。核心是名字里要有大模型，最好能问答、能诊断、能自动生成报告。”
会议室里没人笑。
因为所有人都知道，这不是玩笑。
2023年，大语言模型迅速成为最热门的技术概念。学校想要项目，企业想要宣传，投资人想听故事。许多原本叫“智能平台”“知识图谱”或者“预测系统”的项目，一夜之间都开始在名称后面加上“大模型”。
陈启山沉吟片刻：“方向是可行的。我们原本就有预测模型，再加入自然语言交互和行业知识，完全可以形成垂直领域大模型。”
陈博文在视频里点头：“可以用开源基座做指令微调，再结合企业知识库。预测模块作为工具接入，大模型负责理解用户问题和生成诊断报告。”
这句话至少在技术上说得通。
林砚看了一眼任务表。陈博文的名字仍然写在“总体方案设计”后面。
企业负责人问：“那预测准确率是不是也能进一步提高？”
“有可能。”唐瑶说，“大模型能够学习更全面的行业知识。”
林砚抬起头。
“语言模型不能直接解决当前的数据泄漏和泛化问题。”
唐瑶的声音停住。
陈启山看向他：“具体说说。”
“我们现在的核心任务是根据电压、温度、电流和循环次数等时间序列，判断电池包未来是否存在热失控风险。大语言模型主要在海量文本上训练，通过上下文预测下一个词元的概率。它擅长处理语言，不会因为接入了对话界面，就自动学会电池退化规律。”
企业负责人问：“大模型不是可以推理吗？”
“它可以生成具有推理形式的文本，但生成得像答案，不代表答案经过了可靠验证。”
林砚在白板上画出两条流程。
第一条是风险预测：传感器数据进入时间序列模型，输出故障概率和不确定性。
第二条是语言交互：用户提出问题，系统从企业文档中检索相关内容，再交给语言模型组织回答。
“两者可以协作，但责任不能混在一起。真正决定电池是否危险的，应当是经过独立测试和校准的预测模型。语言模型可以解释结果、检索维修手册、生成报告，但不应该凭自己的文本概率给出安全结论。”
陈博文笑了一下：“这些都是常识。没人说直接让语言模型预测。”
“刚才唐瑶说，大模型能够提高当前预测准确率。”
“我说的是整体能力。”唐瑶立即纠正，“不是单一指标。”
陈启山抬手结束了争论。
“技术边界需要讲清楚，但不要因为有风险就否定创新。这样吧，博文负责总体架构，唐瑶整理需求，林砚负责做一个可以运行的原型。”
林砚问：“完成时间？”
企业负责人说：“下周领导来考察，最好能现场演示。”
“一周足够。”陈启山替所有人作出回答。
会议结束后，梁峥把林砚叫到白板前。
“你刚才讲的架构，今晚整理成技术方案。”
“我的主仓库权限还没有恢复。”
“大模型原型单独建仓库，不影响。”
“谁担任负责人？”
梁峥看了他一眼：“博文负责总体设计，你负责技术实现。”
“刚才白板上的设计是我提出的。”
“博文提出了基座模型、指令微调和知识库，你只是进一步细化。”
林砚忽然觉得这一幕荒谬得熟悉。
一个人先说出几个流行术语，另一个人把系统真正做出来。最后，前者负责“思想”，后者负责“实现”。思想无法度量，于是永远比实现更高级。
“我会在技术方案里记录各自提出的内容。”林砚说。
梁峥揉了揉太阳穴：“你先把东西做出来，别每件事都从署名开始。”
下午，林砚搭建原型。
企业提供了三千多份维修报告和产品手册。数据量听起来不少，真正检查后却问题重重：大量报告只有故障结论，没有传感器原始记录；不同维修人员使用的术语不一致；部分文档互相复制，甚至保留着其他型号的名称。
如果直接拿这些材料做微调，模型只会更稳定地学习错误。
林砚没有立即训练，而是先做检索增强生成。
所谓检索增强，不是把所有企业知识强行塞进模型参数，而是在用户提问时，先从经过整理的文档库中找出相关段落，再连同问题一起交给语言模型。这样既能更新知识，也可以为回答保留来源。
但它同样不是万能的。
检索到错误文档，模型就会依据错误材料生成答案；没有检索到证据时，语言模型仍可能用流畅的句子补全缺失信息。这种“幻觉”最危险的地方，不是胡言乱语，而是错误答案往往听起来非常专业。
晚上八点，第一版原型能够运行。
唐瑶输入一份测试报告，问：“该电池包目前是否安全？”
系统很快生成回答：
“根据当前数据，该电池包最高温度为41.2摄氏度，未超过行业安全阈值，建议继续运行。”
唐瑶眼睛一亮：“这个效果很好，领导肯定喜欢。”
“不好。”林砚打开原始数据，“最高温度是63.7摄氏度。”
“那41.2从哪里来的？”
“它从另一份维修报告里检索到了同型号设备，把那里的数字当成了当前设备数据。”
“限制它只能回答当前文档不就行了？”
“可以降低风险，不能保证不出错。结构化数据应该由程序读取和校验，不能让语言模型从文本里猜。”
林砚在系统界面下方增加了一行红色提示：生成内容仅用于辅助解释，风险等级以预测模块输出为准。
唐瑶立即说：“演示时能不能把这行隐藏？看起来像我们对产品没信心。”
“不能。”
“只是内部演示。”
“内部演示的截图会进入申报材料。”
唐瑶盯着他：“你是不是觉得所有人都在准备害你？”
“不是。”林砚保存版本，“我只是认为，模型不知道自己不知道什么，人应该知道。”
晚上十点十五分，陈博文发来好友申请。
通过后，对方没有寒暄，直接发来一段话：
“大模型融合部分我来统一设计。把BatteryGuard全部代码、数据字典、项目日志和你今天做的原型打包发我，明早要。”
几秒后，梁峥也发来消息。
“资料直接给博文。注意完整，不要再因为权限和署名影响团队进度。”
林砚看着“全部”两个字。
第一世，他就是这样把代码交出去的。
没有交接清单，没有用途限制，也没有任何贡献记录。
几个月后，陈博文带着他的模型申请海外博士；几年后，又成为那篇论文的第一作者。
这一次，林砚没有发送压缩包。
他打开项目任务表，建立了一份正式的代码交接申请。
申请内容包括：接收人身份、使用范围、保密责任、版本编号和成果贡献说明。
然后，他把链接发给陈博文。
“请先填写用途并由项目负责人确认。企业原始数据涉及保密协议，不能通过个人账号直接传输。”
对话框上方很快出现“正在输入”。
持续了很久，却没有新消息发来。
五分钟后，实验室群里出现陈启山的通知：
“明早八点临时组会，讨论部分同学合作意识和执行态度问题，全员参加。”
林砚关闭聊天窗口。
桌面上的语言模型仍在生成一段语法流畅、逻辑完整，却与真实数据毫无关系的安全报告。
他看着那段文字，忽然意识到，实验室里的许多人和大语言模型其实很像。
他们都擅长根据场合生成最合适的话。
至于话后面有没有事实，并不重要。
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