第一百九十七章 这个，是哪家公司做的？ (第2/2页)
但他没问出口。
赵文渊接着讲进度：“我们现在的预训练跑在鼎盛提供的N卡集群上，预计二月中旬结束，之后开始后训练。韩总定的目标是，第一版模型训练出来后，三月初要把自己的国产卡集群建起来，能在上面跑推理。”
“等等，你说什么？在国产卡上跑推理，什么时候？”江松然忍不住问。
“三月初。”赵文渊回答。
“今年？今年三月初？”江松然又确认了一遍。
“对，今年三月初。”赵文渊答得肯定。
江松然一时陷入自我怀疑。
他不确定自己和赵文渊之间到底谁不对劲。
明明赵文渊的论文和刚才的交谈都显示出他是个务实的计算机科学家，现在说出来的话却像一个画大饼的骗子？
而且就算要骗，去骗骗投资人、领导也就罢了，也没必要骗我吧？这怎么骗得过？
赵文渊看了江松然一眼，似乎看出他神色不对，微微一笑。
“江博士，对我们的开发流程好奇吗？”赵文渊开口。
“愿闻其详。”江松然耐着性子说。
赵文渊把自己的椅子推给江松然，说：“你先请坐。”
然后拉过另一把椅子坐下。
赵文渊关掉桌面上的文档，打开代码编辑器和终端，在终端里运行编程智能体。
他一边敲键盘，一边给江松然解释。
“我们用的是“算子打靶法”，韩总定下来的技术方向。先选一个目标算子，设定一个基准，一般是N卡同类实现的百分之八十。然后让智能体生成初版，运行测试，不达标就根据测试报告再迭代一轮。”
江松然把目光从赵文渊脸上移开，落到屏幕上。
他刚才听见“智能体”三个字时没在意，以为是跑测试的脚本，或者是哪个开源代码生成模型套了个壳。
但他看见赵文渊在终端里打开了一个新的算子文件夹，是空的。
两人之前看过别的文件夹，每个里面都有十几轮迭代记录，每一轮都对应着代码、测试报告和性能分析报告。
赵文渊打了一段提示词，大意是生成这个算子的国产适配，并附上一些技术细节约束，然后把提示词发了出去。
终端里出现一串绿色的思考过程，一行一行描述智能体的运行状态：
智能体先是拆解任务、规划步骤。
然后是代码生成。几百行的算子核心，CUDA风格但面向国产卡的适配代码，很快就生成完了。
再然后，自动编写测试用例，覆盖各种边界情况。
最后是跑测试。
测试用例一个个跑，前面三十多个都是绿色的PASS。
跑到一个标记着“performancebenchmark”（性能基准）的测试时，输出变成了黄色——
【Functional：PASS】
【PerformancevsNvidia：67.3%】
【Threshold：80%】
【Status：FAIL（belowthreshold）】
江松然看得真切：功能实现了，性能却没达标。
测试失败了。
但这不代表这个流程不惊人。
江松然此刻心里的想法不好形容。
首先，他松了一口气——如果看着以前要花几个人月的项目五分钟就被做出来，他可能会吓死。
可第一次迭代就能达到N卡的67.3%，其实已经很惊人了。
要知道，这些代码从无到有，前后只过了五分钟。
赵文渊把鼠标停在屏幕上的输出上，向江松然解释：“这一次没过基准，但我们同时有完整的分析报告。基于报告，我们可以进行下一轮迭代。工程师只需要想好下一轮的方向，把它变成新的提示词，再丢回去跑一轮就行了。”
江松然没有说话。
他从刚才起倒吸的那口气一直憋在胸口，憋了半天才吐出来，到现在还没喘匀。
江松然当然不是单为这一个算子的适配水平震惊。
适配数据当然惊人，但更让他震惊的是得到这个结果的过程。
就在刚刚，赵文渊向他展示了：源智科技的团队显然在以江松然并不熟悉的方式工作。
他们使用一种他从未见过的工具，把一般适配研发中许多耗时耗力的步骤都自动化了。
这是一种介入式的、能够自主编排多步骤复杂任务的编程工具。
“Agenticprogramming。”江松然喃喃道。
他不是做这个方向的，但回国后还听硅谷的朋友提起过，这是最近硅谷AI公司和大模型团队中讨论得最热门的话题。
相关领域的专家都在谈论它。
大家都说，这东西有可能改变人类与计算机交互的方式。
但在他印象里，还没有人真的把它做出来。
可现在，在海城，在距离硅谷一万公里的创业公司里，江松然亲眼看见了人们讨论的、“还没做出来”的产品。
而且，这是一个完成度很高的新工具。
这个新工具正在做的，是谷歌这种级别的公司也要投入几个工程师、花几个月去磨的精细活。
江松然咽了一下口水。
他终于抬起目光，看向赵文渊。
“赵总，”他听见自己的声音有点干，“这个“智能体”……是哪家公司做的？”