【小姜】：大刘！！！
【大刘】：？
【小姜】：我们融资了！两个亿！
【大刘】：？？？
【大刘】：那鼎盛的那个呢？
【小姜】：删了
【大刘】：删了？你疯了吧？万一
【小姜】：大胆！休要乱我道心！速速退下吧，本尊要写码了！
姜亦心把手机翻过去，屏幕朝下，重新面对编辑器。
她噼里啪啦敲了一长串，忽然想到一个更优雅的实现方式，删掉重来。
删掉重来的感觉真好！
融资的消息传开得比预想中的快得多。
弘远没有藏着掖着的意思，贺云深让王秉谦把这笔投资写进了弘远的简报，微信公众号发布，当天就在一级市场的圈子里转了一圈。
于是陆明洲的微信和电话从下午开始就没停过。
第一个找来的是熠辉资本的周，就是那个发了初稿、聊了三轮、然后突然消失、三天不回消息的周。
“陆总！恭喜恭喜！听说弘远投了？”电话那头的语气热络得像从来没断过联系。
“是的，谢谢关心。”陆明洲说。
“我们之前确实是内部流程耽搁了，好事多磨嘛……A轮跟投还有空间吗？”
“周总，这轮已经close了，下一轮再聊。”
挂了。
“陆总，磐石一直很看好源码，上次实在是时间没排开”
“理解理解，”陆明洲说，“这轮满了，下一轮欢迎。”
之后的电话没打到他手机上，打到办公室的他都没接，让周莉统一回复：“陆总在忙，A轮已关闭，感谢关注。”
周莉挨个回完消息，抬头看了陆明洲一眼：“陆总，还有两家发了微信，怎么回？”
“一样的话。”
“那个长弓创投的也要这么回吗？他们之前尽调做了好几天……”
“一样的话。”陆明洲重复了一遍。
周莉低下头打字。
陆明洲关掉微信，打开飞书文档，开始写A轮资金使用计划的第一版。
标题打了四个字：「源码春雷」。
想了想，删掉了，改成「A轮资金使用规划」。
还是务实点好。
第九十二章 名字想好了吗
韩路一一下飞机就马不停蹄的约了赵文渊。本来想自己赴约，但张彪非要跟着，说是工作职责。
还是上次那个地方，南京西路瑞幸，韩路一推门进去的时候，赵文渊已经坐在靠窗的位子上了，手里拿着一杯生椰拿铁。
上次坐在这儿的时候，赵文渊说“大模型太贵了，这不是我们玩得起的领域”，韩路一说“源码的门随时给你开着”。
那是不到一个月前的事。
赵文渊穿了件灰色运动外套，看起来精神还不错。他抬头看见韩路一，又看见韩路一身后跟着的像终结者一样的张彪，愣了一下。
“你这是……”
“这是彪哥，专业保镖。”韩路一拉开椅子坐下，“投资人安排的。”
赵文渊上下打量了一下张彪，张彪在隔壁桌坐下，面无表情地掏出手机来点单他点了一杯摩卡。
“你融了多少？”
“两个亿。”
赵文渊端起生椰拿铁喝了一口，没什么特别的表情。
“估值呢？”
“二十亿。”
“那咱们确实可以聊聊了。”赵文渊说，“你准备了多少预算？”
韩路一也不绕弯子：“三千万，模型团队的启动预算，你觉得怎么花？”
赵文渊没直接回答，反问了一句：“你想从头训练？”
“我感觉不够，你觉得呢？”
“确实不够。”赵文渊说，“差得远了。”
他翻过一张纸巾，从兜里掏出笔，开始在上面写字。
“通用大模型，千亿参数级别，预训练要几千张H100跑两到三个月。”他写了个数，“算力成本几千万美金起步，头部大厂一轮预训练烧一两个亿人民币是常态。”
韩路一知道这些数字，但听赵文渊亲口说出来感觉不一样，毕竟赵文渊是上过手的人。
“三千万人民币，”赵文渊在纸巾上画了个约等号，“四百万美金出头，连一轮预训练的零头都不够。”
“那你有什么想法？”
“也有别的路，”赵文渊把笔尖点在纸巾上，“做后训练。”
他在“后训练”三个字下面划了条线。
“开源基座模型已经具备通用代码能力了，羊驼模型、女王模型，都是很好的底子，后训练是在这个基础上做专精。”
“SFT加DPO？”
赵文渊看了他一眼，惊奇的挑了挑眉，又转头看看正一脸茫然看向这边的张彪。
“对，SFT，指令微调，让模型学会特定任务的模式，比如你给它一句自然语言描述，它要生成一个能跑的应用。DPO，直接偏好优化，这是第二步，让模型学会分辨什么是好的输出、什么是差的输出。”
他在纸巾上画了个简单的流程图。
“后训练的算力需求比预训练低一到两个数量级，三千万够启动。”
他把笔放下，先看向张彪。
张彪觉得自己困了，尽力睁大眼睛，眨了眨。
赵文渊放弃让张彪理解这次谈话了，他转向韩路一。
“后训练不拼算力，拼数据，准确的说，拼的是高质量的标注数据。”
韩路一等他继续。
“SFT需要大量的问题、答案配对。输入是用户的自然语言提示词，输出是可运行的应用代码，这种数据的质量直接决定模型的上限。”
赵文渊身体前倾。
“人工标注一条高质量数据，几十到上百块，十万条就是千万级别的成本，而且标注团队水平参差不齐，做出来的数据你还得反复清洗。”
“我在鼎盛的时候见过，CodeSafe吃进去的用户数据量很大，但脏，噪声多，他们花了很多人力清洗，效果始终上不去。”
“垃圾进，垃圾出。”韩路一说。
“就是这个意思，数据质量不行，模型再大也是白搭。”赵文渊说完，看着韩路一的眼神带着试探的意味，他在等韩路一出牌。
“数据我有。”
赵文渊没说话，但身体坐直了。他当时就猜测过，BugKiller为什么这么强，要么有黄金数据，要么有未公开的先进算法，现在看来是前者。
“你的数据哪来的？”他放慢语速，问道，“不会也是偷的吧？”
这话不是玩笑，赵文渊从鼎盛出来的，就是看不惯CodeSafe偷用户代码喂大模型，这是他的底线。
韩路一正色道：“所有的数据都是用户自愿分享的。注册时的相关选项是默认关闭的，用户必须主动选择将检测结果用于产品改进我们才能看到。协议是律师一条一条审过的，我这也有审计报告。”
赵文渊盯着他看。
“我绝不偷数据。”韩路一说。
“好。”赵文渊点了点头，“那数据量够吗？”
韩路一打开背包里的笔记本电脑，接上手机热点，先登录开物后台。
屏幕上跳出一个数据看板。
“开物上线到现在，累计二十三万条提示词-代码配对，”韩路一把屏幕转向赵文渊，“全部来自用户主动分享。”
赵文渊扫了一眼总数：“二十三万条……量是够了。但有个问题，AI生成的代码本身就有Bug，直接拿来训练不还是垃圾进垃圾出？”
“所以有第二步。”
韩路一切换到另一个界面，BugKiller的数据管线看板。
“开物每一条生成的代码，都会自动过一遍BugKiller的检测引擎，有Bug的标出来，能自动修复的直接修复，修不了的丢弃。”
赵文渊凑近屏幕。
数据流很清晰：用户提示词→原始生成代码→ BugKiller自动检测→修复后代码→入库。
每一条数据都带着状态标签，“通过”或“已修复”，没有“未修复”。
“原始代码通过率60%上下，经过BugKiller修复后，最终入库率96%。”
赵文渊没说话，他伸手拿过笔记本，开始自己翻数据。
他先看了几条“已修复”的，原始代码里确实有Bug，修复后的代码干净利落。然后他翻“通过”的那些，原始生成就没问题，代码结构清晰，变量命名规范。
一条、两条、五条、十条。
他逐行看修复逻辑。
二十条、三十条。
瑞幸店里的音乐换了几首，赵文渊都没有抬头。
翻到五十条左右的时候，他停了。
“这个检测引擎就是BugKiller的核心？”
“对，核心算法是我自己写的，”韩路一说，“这是技术壁垒。”
“你这个数据的确不可能是偷来的，客户的代码良莠不齐，偷来的没有这么高的质量。”赵文渊叹了一口气，“怪不得CodeSafe会输给你，我心服口服了。”
“这个准确率，这种用法，”他接着说，“你手里的是一条自动化的数据清洗流水线，别人要花几千万请人标注的事，你用算法跑一遍就完了。”
他又想了想，语速突然变快。
“而且，BugKiller检出来的那些Bug代码和修复后的版本，这不就是现成的DPO训练对吗？有Bug的是坏例子，修复后的是好例子，天然的偏好数据。”