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    “帆哥，这我室友，也是我们团队的兄弟。”

    周进介绍，“陈默，团队负责人，搞架构的。李浩，算法大神。王涛，硬件专家。”

    杨帆起身，和三人一一握手。

    “坐吧。别拘束。”

    四人坐下，周进也挨着杨帆坐下。

    陈默作为代表，先开口：

    “杨哥，周进跟我们说了您的情况。非常感谢您愿意花时间见我们。”

    他的声音很稳，但握着文件夹的手指关节有些发白。

    “直接说项目吧。”杨帆笑了笑，“我时间有限，你们也时间宝贵。”

    陈默点点头，打开文件夹，却没有立刻递过去。

    “杨哥，在说具体方案前，我想先问一句——您对AI大语言模型，了解多少？”

    这个问题有点冒昧，但杨帆欣赏这种直接。

    “了解一些。”他说，“知道GPT、知道国内的豆包，deepSeek。”

    “知道这东西烧钱，也知道如果做成了，价值巨大。”

    陈默眼睛一亮：“那您觉得，我们几个学生，凭什么能做这个？”

    “凭你们敢做。”杨帆说，“而且，周进相信你们。我信周进。”

    这话说得周进心里一暖。

    陈默深吸一口气，终于把文件夹推了过来：

    “这是我们团队的方案。我们做的不是通用大模型——那个确实打不过巨头。”

    “我们做的是垂直领域的大模型，专门针对代码生成和自动化测试。”

    他语速加快，进入专业状态：

    “现有的代码辅助工具，像COpilOt，是基于通用模型微调的，在特定场景下不够精准。”

    “我们的模型，从架构设计开始，就是专门为代码场景优化的。”

    李浩补充：“我们在学校实验室做了小规模验证。”

    “在代码补全、错误检测、测试用例生成这三个任务上，我们的模型比同等规模的通用模型，准确率高15%-20%。”

    王涛接着说：“硬件方案我们也优化了。”

    “不需要最顶级的A100/H100，用消费级的5090显卡集群，配合我们的并行计算框架，能达到70%的A100效率，但成本只有三分之一。”

    三个人你一言我一语，专业术语不断蹦出来。

    　　


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