凌晨兩點，江城大學(xué)校園萬籟俱寂，唯有303宿舍的微弱臺燈散發(fā)的一點點燈光，固執(zhí)地對抗著夜色。
空氣里，疲憊與亢奮奇妙地交織。
陳東還沉浸在用戶口碑逆轉(zhuǎn)的喜悅中，時不時刷新著論壇帖子，看著那些“絲般順滑”、“開發(fā)者牛逼”的贊美，臉上的笑容就沒消失過。
“可以啊黎陽！咱們這波升級，效果拔群！” 他小聲感嘆，“用戶們又愛上靈犀了！”
相比于陳東的激動，黎陽在短暫的欣慰后，眼神已經(jīng)恢復(fù)了慣常的冷靜。
服務(wù)器危機(jī)解除，只是讓他們從懸崖邊上退回了一步。真正的考驗，現(xiàn)在才算拉開帷幕。
他的目光，早已從服務(wù)器監(jiān)控面板，挪到了那個不斷彈出新通知的【懸賞廣場】后臺。
“我去，貓娘之后，還有想讓靈犀扮演滅霸的？一個響指隨機(jī)禁言用戶一半好友？這想象力……”陳東看著新冒出來的懸賞，忍不住咋舌，“還有這個，讓靈犀用某種……嗯，特別的語氣說話？還要模仿才藝？兄弟，你這要求有點高啊！”
五花八門，千奇百怪。用戶的創(chuàng)造力被點燃，瞬間涌入了懸賞廣場，也帶來了一張沉甸甸的“任務(wù)清單”。
黎陽沒有笑。他眉頭微蹙，手指在后臺界面快速地篩選、排序。
這些懸賞，是用戶的認(rèn)可，是未來可能的收入，但同時，也是一份份必須認(rèn)真對待的“訂單”。
一旦處理不好，完不成，或者效果拉胯，剛剛回暖的用戶信任，隨時可能再次冰凍。
“不能光看著高興，這些懸賞得仔細(xì)捋一捋?！崩桕柕穆曇魩е疽购蟮纳硢?，但思路卻異常清晰，“哪些是咱們現(xiàn)在能搞定的，哪些暫時不行，哪些做了效果最好，得有個優(yōu)先級?！?/p>
手動梳理顯然效率太低。黎陽深吸一口氣，切換到了他與1.5B模型交互的內(nèi)部測試界面。
“靈犀（內(nèi)部版），分析懸賞廣場當(dāng)前所有任務(wù)?！彼孟轮噶睢?/p>
“根據(jù)任務(wù)描述，進(jìn)行需求歸類。評估當(dāng)前技術(shù)（基于1.5B模型）的可實現(xiàn)性，分為‘容易’、‘中等’、‘困難/暫不可行’三檔。結(jié)合懸賞總金額和用戶關(guān)注度（跟帖、跟投數(shù)量），進(jìn)行熱度排序。”
筆記本的風(fēng)扇應(yīng)聲開始加速旋轉(zhuǎn)，發(fā)出明顯的噪音，CPU占用率也短暫地向上跳動。
對于1.5B這個“小家伙”來說，一次性處理這么多自然語言信息并進(jìn)行歸納分析，已經(jīng)相當(dāng)吃力了。
幾分鐘后，一份初步的分析結(jié)果呈現(xiàn)在屏幕上：
需求分類統(tǒng)計（初步）：
1. 個性化與角色扮演 (占比約35%，熱度高):
典型：貓娘、羅輯扮演、特定動漫/游戲角色、特殊語氣（如傲嬌、病嬌等）。
AI評估： 容易 (部分需知識庫輔助)。主要通過 提示詞工程 (Prompt Engineering) 來引導(dǎo)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：記住用戶昵稱、生日、偏好，在對話中體現(xiàn)記憶。
AI評估：中等。需要額外開發(fā)用戶數(shù)據(jù)存儲功能，并讓AI學(xué)會調(diào)用。
3. 內(nèi)容創(chuàng)作與輔助 (占比約25%，熱度分化):
典型：講笑話、寫詩（含藏頭詩）、講故事（含指定主題，如鬼故事）、基礎(chǔ)代碼問答。
AI評估：難度分化。講通用笑話、寫簡單格式詩句，容易。高質(zhì)量藏頭詩，有挑戰(zhàn)但可嘗試。原創(chuàng)鬼故事、準(zhǔn)確的代碼生成/Debug，則屬于困難/暫不可行。當(dāng)前的1.5B在創(chuàng)作上更像個“信息縫合怪”，讓它搞高質(zhì)量原創(chuàng)，難度很大。需要更強(qiáng)的模型（至少7B）支持。
4. 實用工具與效率提升 (占比約15%，熱度中等):
典型：論文排版助手、簡單計算、信息查詢（天氣、校內(nèi)信息整合）、日程提醒。
AI評估：中等至困難。簡單計算、基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的查詢可以做。但像論文排版這種涉及復(fù)雜規(guī)則理解和格式處理的，遠(yuǎn)超當(dāng)前能力范圍。
5. 其他 (占比約5%)：一些難以歸類的腦洞。
看著這份報告，黎陽心里大致有了譜。
他指著屏幕，對旁邊伸頭過來的陳東說：“看，用戶的需求方向很明確。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？”陳東問道，“那個貓娘的呼聲最高！”
“嗯，就從貓娘開始?！崩桕桙c頭，這是個絕佳的展示機(jī)會。
“這類角色扮演，現(xiàn)階段主要靠‘調(diào)教’，也就是所謂的‘提示詞工程’?！彼忉尩溃拔覀冃枰O(shè)計一套足夠巧妙的‘系統(tǒng)提示’，告訴靈犀，它現(xiàn)在就是一只合格的貓娘，該用什么語氣說話，什么時候用爪子表情包?！?/p>
他停頓了一下，繼續(xù)規(guī)劃后續(xù)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’點資料，建一個外部知識庫。當(dāng)用戶問到相關(guān)問題時，讓AI能去查找參考，然后再回答。這個算是‘中等’難度?！?/p>
“那寫代碼和那個原創(chuàng)鬼故事呢？”陳東對技術(shù)實現(xiàn)細(xì)節(jié)很關(guān)心。
黎陽搖了搖頭：“這兩個，現(xiàn)在的模型，頂多給你生成點‘看著玩’的東西。想生成準(zhǔn)確的代碼，或者真正能嚇到人的原創(chuàng)故事，要么等我繼續(xù)深化算法的研究，要么就得開啟‘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：“這個模式能提升點輸出質(zhì)量，但代價巨大，會把機(jī)器的性能榨干，運算半天結(jié)果還不一定理想。純屬‘大力磚飛’，得省著用。可以用在那些懸賞金額特別高、且我們有點把握的任務(wù)上，比如那個藏頭詩，可以嘗試一下?！?/p>
接著，黎陽又提到了用戶反饋中的另一個痛點：“現(xiàn)在這個截圖掃碼支付，確實太麻煩了，用戶體驗不好。”
“下一步必須優(yōu)化。”他定下計劃，“改成用戶可以直接保存二維碼，用支付軟件掃碼支付后，我們后臺能自動校驗訂單信息，直接給用戶賬戶加上懸賞狀態(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，讓用戶看到我們的‘交付能力’。”
明確了技術(shù)路線和優(yōu)先級，黎陽開始分配任務(wù)。
“東子，別光顧著看熱鬧了，動起來?！彼聪蜿悥|，“《三體》你看過吧？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(jié)都整理出來，做成干凈的文本文件。這是給靈犀‘補(bǔ)課’用的?！?/p>
“另外，繼續(xù)盯緊服務(wù)器狀態(tài)，新用戶還在增加，別再出問題。”
“好嘞！沒問題！”陳東立刻來了精神。雖然整理資料聽起來有些枯燥，但想到這是在構(gòu)建他們“靈犀”藍(lán)圖的一部分，頓時干勁十足?！盀榱宋覀兊腁I貓娘和面壁者！”
黎陽無奈地笑了笑，沒理會陳東的小激動。
他重新將注意力聚焦到屏幕上，新建了一個文檔，文檔名是——【“貓娘”角色系統(tǒng)提示詞 v0.1】。
他開始仔細(xì)斟酌著用詞，思考如何用自然語言，精確地“教會”1.5B模型模仿貓的語氣和行為習(xí)慣。
既要顯得萌趣，又不能過于傻氣；既要滿足用戶的期待，又要盡量規(guī)避當(dāng)前模型容易出現(xiàn)的邏輯混亂或重復(fù)問題。
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(nèi)，帶著鐐銬起舞，試圖創(chuàng)造出第一個由用戶“懸賞”而來的虛擬靈魂。
窗外的夜色，愈發(fā)深沉。303宿舍的燈光下，黎陽的指尖在鍵盤上輕快地跳躍著。
這場由懸賞廣場點燃的，屬于他們的“AI煉金術(shù)”，才剛剛拉開序幕。