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回到公司，赵文渊早早就在等着了。
韩路一推开自己办公室门时，赵文渊已经坐在沙发上，面前茶几上摆着两杯瑞幸的生椰拿铁。
不愧是你，生椰拿铁的代言人。
“贺总那边怎么？”赵文渊开口问。
韩路一没回答。他把背包放下，掏出笔记本电脑，翻开屏幕，往赵文渊面前一转。
这是他回来的车上手动标注的数据。
“先给你看个东西。”
赵文渊看了韩路一一眼。
这人一脸兴奋是怎么回事？
然后赵文渊低下头。屏幕上是一个表格软件，一共四列。
数据来源是开物后台导出的脱敏用户记录。前三列赵文渊一眼就认出来了：用户输入、AI生成结果、用户实际行为。
这些字段开物的数据中台本身就在记录。
只有第四列是新加的。
列名叫真实意图。
赵文渊心里吐槽：这应该就是标注吧？口气真大，叫“真实意图”——真有这么真实吗？
他的目光很快扫到第一行。
【用户输入】：帮我做一个客户管理系统。
【AI生成结果】：标准CRUD客户管理页面，列表、新增、编辑、删除，四个功能模块齐全。
【用户实际行为】：删掉了增删改功能，只保留备注字段。随后手动将备注栏扩展为一个带时间线的客户跟进记录页面，前后修改了三次，重新生成两次。
标准标注应该怎么写？赵文渊问自己。
“需求理解偏差，用户对生成结果不满意，部分采纳。”
如果是赵文渊来写标注，就会这么写。
可此时表格第四列里写的是：用户是销售岗，公司已有CRM系统，但备注栏过于简陋；他需要的是一个补充现有CRM的客户跟进日志工具，并不需要完整的管理系统。
这么详细？赵文渊的手指在触控板上滑了一下，往下翻。
第二条记录。
【用户输入】：做一个排班表。
【AI生成】：标准排班日历，带拖拽功能和班次模板。
【用户实际行为】：删掉整个排班UI，只保留数据导出功能，手动添加法定节假日高亮和加班时长自动累计，修改五次。
第四列：用户是HR，正在做年终结算。排班表只是底子，他最终要的是加班费合规计算器——得用实际出勤数据交叉法定假日定义，计算加班倍率。
赵文渊停下来想了想。
他又看了看第三列。修改次数、删掉整个UI，这些行为是系统日志里记下来的行为数据。
第四列的标注，则是在解释这些行为背后的“为什么”。
赵文渊随手又翻了几条。
一个用户输入的是“做一个会议纪要模板”，实际行为却是把生成的模板删到只剩一个表格框架，再手动加上“待办跟进人”和“下次检查日期”两个字段。
真实意图标注为：用户在做项目进度追踪看板；公司没有项目管理工具，只能拿会议纪要当替代品。
赵文渊挑了这条做验证。
用户删掉模板只留表格，行为数据对得上；手动加跟进人和检查日期，也对得上。
赵文渊觉得这得通，甚至不只是得通——如果用户真是在做项目管理，接下来的需求大概率会是甘特图或看板视图，而不是更好的会议纪要模板。
这个标注精度，已经不是“标得准”能解释的了。
显然，标注者深刻理解了用户的工作场景。
赵文渊抬头看向韩路一。
“这是深加工标注？”赵文渊问，“用来继续提升天工的？”
“不是用来做天工的，算是示例。”
赵文渊皱了下眉。不是做天工，那做什么？天工是代码专项模型，这些开物数据的标注跟天工明明很贴合啊——
“如果用户行为的公开数据集也能有这个精度的标注呢？”韩路一。
赵文渊直接摇头。
“不可能。你这个精度是因为有开物的行为闭环，用户怎么改的、重新生成了几次、最终保留了什么，这些全是客观信号。公开数据集没有这些，光靠人工标注就是在纯猜。”
韩路一没争辩。
他做不到，视界能做到。
韩路一问：“做一个原型，要多少数据？”
赵文渊愣了一下，随即反应过来韩路一在什么——在开源的通用基座上跑意图理解方向的微调。
“通过微调，验证意图理解能力的变化？”赵文渊想了想，“五千到八千条这个质量的，就足够有明显提升了。”
他顿了顿，又补一句：“但做出来也没意义。模型微调得再好，拿去跟GPT的旗舰一比，性能上根本不是一个量级。”
韩路一：“我拿它去见投资人。”
赵文渊明白了。
原型不是产品，是Proofofcept，证明可行性。到时候就这么：你看，我几千条数据在一个7B模型上就能做到这个效果；如果有了大算力和大数据呢？
“两到三周能给到吗？”赵文渊问。
“可以。”