率是80%。我们在掉队。”

    他调出另一张对比图。星河的增长曲线，和另外两家竞品放在一起，差距一目了然。

    “我们不是跑得慢，”林辰说，“是跑错道了。”

    会议室里更安静了。

    “所以，”林辰放下激光笔，“下个季度，我们要做三件事。”

    他伸出三根手指。

    “第一，降低广告业务依赖，目标从68%降到50%以下。”

    “第二，开辟新业务线。我看了过去两年所有的项目提案，筛选出三个方向：AI+企业服务、AI+教育、AI+内容。具体方案会后发。”

    “第三，”他顿了顿，看向赵成，“‘星链’项目，优先级提到最高。我要在两个月内看到MVP（最小可行产品）上线。”

    赵成心里一沉。

    “星链”是他手里的项目，做了半年，进展缓慢。核心是想做一个“企业级AI知识管理平台”，但技术难度大，团队对AI的理解也不够深，卡住了。

    “林总，‘星链’的技术瓶颈还没突破，两个月恐怕……”赵成试图解释。

    “技术方案我看过了。”林辰从平板里调出一份文档，投到屏幕上，“你们卡在自然语言处理的准确率上，现在只有72%，达不到商用标准。但问题不在算法，在数据。”

    他放大一张图表。

    “你们用的训练数据，是公开的通用语料。但企业知识管理，需要的是行业垂直、场景特定的语料。用通用数据训练垂直模型，就像用教大学生的方法教小学生，效率低，效果差。”

    赵成愣住了。

    这确实是问题的核心。但团队讨论了两个月，才慢慢摸索到这个结论。林辰才看了几天材料，就一眼看穿？

    “那……您的建议是？”赵成下意识用了敬语。

    “换数据源。”林辰说，“我整理了星河过去五年服务过的企业客户资料——当然，是脱敏的。包括项目文档、会议纪要、客户反馈、解决方案，总共三百多万条数据。用这些数据重新训练模型，准确率能提到85%以上。够商用了。”

    会议室里一片死寂。

    三百多万条脱敏数据？这得是多大的工作量？而且还要清洗、标注、训练……林辰什么时候做的？

    “数据我已经处理好了。”林辰像是看穿他们的心思，“训练框架也搭好了。赵成，会后你带技术团队跟我对一下，没问题的话，这周就开始训练。两周出结果，剩下六周开发产品，两个月上线，来得及。”

    赵成张了张嘴，想说点什么，但一个字也说不出来。

    他只能点头：“好。”

    “还有什么问题吗？”林辰看向其他人。

    没人吭声。

    “那散会。赵成留一下，其他人可以回了。对了，”林辰补充，“刘薇，下午两点，市场部开会，讨论新业务线的推广方案。带上你的预算。”

    “好的林总。”

    人群陆续离开会议室。赵成坐在原位，看着林辰在平板上快速操作，心里那点不服气，慢慢变成了某种复杂的情绪。

    是敬畏？还是恐惧？

    他说不清。

    2

    下午一点半，林辰办公室。

    赵成敲门进来时，林辰正在接电话。他指了指沙发，示意赵成先坐，继续对电话那头说：“对，数据安全协议必须签。我们的模型只输出结果，不保留客户原始数据。这是底线。”

    电话打了五分钟。挂断后，林辰从办公桌后走出来，在赵成对面坐下。

    “喝点什么？茶？咖啡？-->>

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