😂 IT段子

调参一周，模型精度提升了 0.3%，领导问我能不能再提升 30%。我把它记在心里，没跟任何人说。我把 batch size 砍半，显存勉强够用了。好在最后有惊无险

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我把整条链路在心里复盘了一遍。我在心里给这个任务的可解性打了个问号，数据不够。同事说这波操作可以写进新人培训教材

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我打开了这个任务的失败案例，发现集中在长文本上。世界瞬间清净了

同事说我们上大模型就行了，我问数据呢，他说你先跑起来看看。我把相关的记录都翻了出来做对照。我把这个模型的批处理大小调小了一点，显存终于够用。连茶水间都安静了

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我打开了这个模型的注意力可视化，发现它在看无关位置。同事说这波操作可以写进新人培训教材

prompt 改了一个字，输出风格完全变了，没人说得清为什么。这套流程走下来，我从头到尾又确认了一遍。我打开了这批标注的质量抽检，发现有三成需要返工。第二天这个方案就变成了团队标准做法

让 AI 写代码，它写得飞快；让我 review，我看得心慌。我把整条链路在心里复盘了一遍。我在心里把这次指标的提升归因了一遍，一半是数据清洗。那一刻我觉得自己还是很专业的

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我在心里给这个场景想了三个上线路径，选了最保守的。真香定律准时生效

这个 prompt 我改了十几版，效果最好的是最朴素的那版。我抬起头看了看周围，大家都一样。我把这个模型的输出截断长度调大了，终于不丢内容。复盘会上我们把它列成了案例

这个任务的线上表现比离线差了一截。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我打开了这个任务的基线结果，发现我们的提升很小。果然现实比段子更精彩