第254章 清华技术演讲（1 / 2）
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十月中旬，林晨收到了一封意料之外的邮件——来自清华计算机系的学生会，邀请他去做一个技术分享。主题是大模型在金融科技的实践，面向的是研究生和本科生中的AI方向学生。
他盯着邮件看了一会儿。清华——中国计算机科学的最高学府。他自己只是中南省某普通大学的毕业生，从来没有想过有一天会被清华邀请去讲课。
苏婉在旁边看到了他的表情。什么邮件让你这么严肃？
清华找我去做分享。大模型在金融科技的实践。
去啊。苏婉说，这有什么好犹豫的？
林晨没有犹豫——他不是不想去。他在想的是另外一件事：站在清华的讲台上，他应该讲什么。只是讲技术——像在公司内部做技术分享那样把FGPT的架构和评测数据放上去——那他只是一个普通的客座演讲者。但他觉得自己应该讲点别的。站在一群年轻的计算机系学生面前，他能给他们的东西，不只是一套模型的训练参数。
他回复了邮件。时间是下周三下午。
周三下午两点，林晨站在清华计算机系报告厅的讲台上。报告厅不大，容纳大概两百号人，差不多坐满了七成。前排坐了十几个教授和老师，后排和中间是学生——本科生和研究生各占一半。
林晨穿了件白衬衫——不是在T厂常穿的那件Polo衫，是苏婉帮他挑的。
我叫林晨。他把自己的名字写在投屏上，目前是T厂大模型应用部的副总监。但今天我不打算从副总监的角度来讲——我想从一个三十五岁才开始学AI的程序员的角度来讲。
台下安静了下来。这个开场白跟学生预想的大厂技术分享不太一样。
他先把自己被裁员的经历讲了一遍。没有煽情，只是陈述事实。三十五岁，在跨境电商公司干了十年后端开发，突然被优化。那个下午我拿着赔偿金走出写字楼，在门口的台阶上站了很久——不是因为难过，是因为不知道下一步往哪走。
然后他讲了自己在家闭关学AI的过程。TensorFlow的报错困了他两天，吴恩达的课看了三遍才听懂反向传播，数学基础不够就重新翻高数课本——每一步都是硬啃出来的。
我投的第一家Web3公司给了我offer，薪资三十K。但我干了两个月公司就出问题了——项目暂停、资金断裂、二次裁员。那次经历让我明白了一件事：跟风追热点的代价远比老老实实学基本面要大。
接下来他切换到技术部分。把FGPT在金融场景下的落地逻辑从头到尾讲了一遍——为什么选金融这个垂直领域，怎么构建标注数据集，怎么设计合规机制，怎么从模型训练到产品上线。每个环节他都附了一页他自己踩过的坑的总结——比如模型在回测数据集上表现完美但上线后被用户的实际提问打回原形，因为用户的提问方式跟标注数据完全不一样。
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