人异口同声。
声音由近而远。
模型二组整个团队又开始忙起来。
数据平台部的工程师们首先打响了攻坚战。他们不仅要紧急清洗TB级的古典诗词、现代散文语料，还要为N.0.V.A.构建一个更精准的「诗意知识图谱」。
与此同时，机器学习平台部的压力巨大，随著算法组不断提交新的训练任务，整个计算集群的负载瞬间飙升。
「调度器顶住！优先保障N.0.V.A.的训练任务，把其他模型的推理任务先迁移到B集群！」
AI基础设施部的运维工程师正紧盯著监控大屏，上面跳动著GPU的温度、功耗和网络延迟。
为了保证这轮关键训练任务的稳定，他们甚至提前进行了冷却系统维护。
「伺服器要是敢在这个时候掉链子，妈的，就住进机房守著它！」
「搞定了，老子要求公司搬家，将这些伺服器统统泡到淀山湖底去散热！」
产品与应用部的同事也加入了战场。他们从用尸体验的角度，提供了一系列「好诗」的评价标准，并将其量化，反向注入到模型的强化学习反馈循环中。
「光自己觉得好不行，得让用户也觉得有共鸣，有美感！」
算法工程师们则在进行最精细的「脑部手术」。他们调整著注意力机制的权重，试图让模型学会在「星河流转」的宏大叙事与「低头思故乡」的微妙情感之间找到平衡。
用黄桦叼著棒棒糖下达的指令来说，就是：「别让它像个掉书袋的学究，要像个真正望过月、思过乡的诗人！」
经过一夜不眠不休的调试，当东方的天际线泛起鱼肚白时，大家都集中在测试室里，兴奋而又紧张看著电脑屏幕。
凌晓序深吸一口气，再次输入了那个熟悉的指令：「请写一首关于夜空的诗歌。」
光标开始闪烁，过了几秒钟，突然屏幕上开始出现一大串汉字，依旧是那种冰冷的机器语言。
「分析用户指令：主题夜空」。需调用星辰、月亮等意象。目标：构建宁静深邃的意境。生成策略：采用隐喻————」
很快一首诗歌又出现在屏幕上，文字温润而又流淌。
夜空是深蓝的幕布，星辰是碎银的棋局，月亮，
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