做起来，等大家都用惯了，商业客户自然跟著来。典型的网际网路打法，但用在AI基础设施上————小江啊，你这步棋看得远。」
江倾放下筷子，抽了张纸巾擦擦嘴。
「各位老师过奖了。我就是觉得，技术这东西，捂著掖著没意思。越多人用，越多人改进，它才能发展得快。」
「话是这么说，但真舍得开源的没几个。」
京大的老教授感慨。
「尤其是做到你们这个程度。万象现在全球领先，按常理，应该抓紧时间建立技术壁垒，多赚几年红利。你可倒好，直接把工具箱敞开了。」
「红利吃不久。」
江倾笑了笑，语气随意。
「技术叠代太快，今天领先，明天可能就被追上了。但生态一旦建立起来，就很难被撼动。我想做的不是一家领先的AI公司，而是整个AI生态的基础土壤。」
几位老教授对视一眼，都从对方眼里看到赞赏。
「后生可畏啊。」
戴眼镜的老教授拍拍江倾的肩膀。
「我们这些老头子，有时候思维确实僵化了。总想著护住自己那一亩三分地。你这样好，格局大。」
正聊的热络，陈铎拎著一个银色的大箱子走过来。
箱子看起来挺沉，上面打著无问科技的标识。
他把箱子放在地上，动作很轻，没发出什么声音。
江倾瞥了一眼，跟陈铎碰了个眼神，没说话，转过头继续跟老教授们聊天。
「对了，小江啊。」
这时一名老教授忽然想起什么。
「昨天你说的那个开放性推理测试，厨房那个例子。我们后来琢磨，这题设计得确实妙。不是考记忆，不是考计算，是考真实场景下的综合判断能力。这种题，现在的模型还真不一定能答好。」
「就是举个例子。」
江倾笑笑，轻声回答。
「实际应用中，模型需要处理的复杂场景比这多得多。所以我觉得光在标准测试集上刷高分不够，得看模型在真实环境里的表现。」
「是这个道理。」
提问的教授点头表示认可。
「实验室成绩和实战能力，两码事。现在很多搞科研的太看重数据指标，反而忽略了实际应用。」
几人聊得正投入，江倾口袋里的手机忽然震动起来。
他掏出来一看，屏幕上显示「
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