被裁那天。林晚的大模型方案，成了赵凯的功劳。总监说：“女性做技术不稳。
”她的电脑出现金手指：“万能原型激活。”画模块整语料，三天赚九万。
更是吸引几千万投资。赵凯的“智语”漏洞百出。她的“语境”横空出世，
碾压同行。行业峰会，前公司求合作。林晚提条件：“赵凯认错，总监为偏见道歉。
”1林晚盯着邮箱里HR发来的“优化通知”。指尖还停在电脑里的大模型原型图上。
那是她熬了四十多个通宵，历时两百多天。从数据标注逻辑到对话生成框架。
一点点磨出来的“智能语义助手”方案。可现在，方案成了别人的功劳。
她成了“优化名单”上的人。“林晚，不是你能力不行，
”产品总监周明的声音隔着电话，透着敷衍，“只是公司觉得，项目关键期，
你一个女孩子万一请了个产假，公司会有很多损失，”“让赵凯接手你的项目，更合适。
”赵凯！！那个上周才从运营转岗来的男同事。他懂AI吗？他懂产品设计吗？
昨天刚怂恿周明把她的方案改了个名字。今天，她就收到了裁员通知。林晚攥紧手机。
指甲掐进掌心。没哭，也没争辩。只说了句，“知道了”。挂了电话，
她瘫在出租屋的旧椅子上。电脑屏幕亮着。Axure画布上，
是她画了一半的“多轮对话优化”原型。指尖无意识点了下鼠标。突然。
一行金色的文字跳出来：“检测到宿主核心项目执念，
万能原型程序激活——线框图可转化为落地功能。”林晚眨了眨眼。
以为是熬夜出了幻觉，记得自己没写这句话啊。
她接着画“自动整理标注数据”的简单原型。这是收到优化通知时在画的。
点击“保存”。下一秒。电脑里混乱的语料库，
自动按“场景分类”“情感倾向”排得整整齐齐。连之前标错的200多条数据。
都被标红提醒。林晚猛地坐直。盯着屏幕上闪烁的金色光标。心脏狂跳——这不是幻觉！
是她被不公裁掉后。撞上的金手指！2第二天一早。林晚没找工作。抱着电脑去了创业园。
她要先赚点钱。更要攒够资源。才能把属于她的大模型做出来。创业园里。之前的客户，
做美妆电商的张姐。正对着“用户评论分析系统”的报价单发愁。“找开发人员做，
要八万，还得等一个月，我这新品马上要上了，哪等得起？”林晚走过去。
把电脑放在桌上：“张姐，我能帮你做，三天交付，五万。”张姐抬头。
认出她是之前对接过需求的产品：“林晚？你不是在大厂吗？怎么……”“现在自己做，
”林晚打开Axure，“你要的评论分析，
无非是提取关键词、分好评差评、统计高频问题。”手指飞快画原型。
先画“关键词提取模块”——对接分词接口，自动抓“保湿”“脱妆”这类核心词。
再画“情感分类模块”——根据语气词、标点，判断评论是好评还是差评。
最后加“数据导出功能”——结果能直接导出成Excel。前后不到十五分钟。
原型画完。张姐皱着眉：“这线框图……能直接用？”林晚点击“保存”。
张姐的电脑上。瞬间弹出一个登录界面。输入账号密码后。
她上周积累的5000条用户评论。已经整整齐齐列在表格里。
“高频问题：脱妆、香味太浓”“好评率78%”。数据清清楚楚。张姐眼睛都直了。
当场转了两万定金：“剩下的三万，三天后没问题就打给你！”三天后。张姐的尾款到账。
还介绍了做教育机构的刘哥。刘哥要个“错题自动整理系统”。林晚花十分钟画原型。
生成后刘哥直接付清四万。不到一周。林晚赚了九万。比她在大厂两个月的工资还多。
她换了台高性能电脑。又租了个小办公室。还在小办公室楼下遇到了陈阳。
前公司的00后开发。因为看不惯周明偏袒赵凯。直接辞职走人。“晚姐，
我听说你自己接单子，”陈阳递过来简历，“我能跟你干吗？我做了六年开发，
维护、迭代都没问题，不要底薪，拿项目分成就行。
”林晚看着简历上“主导过3个AI类项目开发”的经历。
又看陈阳眼里的真诚，点头。“行，明天过来，但你只需要帮我做运维就行。”有了陈阳。
林晚轻松了不少。她负责画原型产品上线。陈阳负责后续维护，
他觉得林晚背后的研发团队太强了。两人接了十几个单子。从电商系统到教育工具。
没一个出过错。“原型工场”的名字。在不同行业的圈子慢慢传开。系统研发速度快，
需求把握非常精准。3这天。一个做智能音箱的初创团队找过来。负责人小李一脸愁容。
“我们想做个‘方言语义识别’功能，试了三家开发，都做不出来，要么识别率太低，
要么支持的方言太少。”林晚来了兴趣。方言识别。正好能用到语义理解的技术。
是个练手的好机会。“我试试，”林晚打开Axure，“你们需要支持多少种方言？
”“先做6种吧，北方话、四川话、广东话、湖南话、上海话、福建话。”小李说。
林晚画原型。先画“方言特征提取模块”——捕捉不同方言的语调、词汇特点，
比如四川话的“啥子”、广东话的“咩啊”。
再画“语义映射模块”——把方言词汇对应到普通话语义，
比如“要得”映射成“可以”。
最后加“实时学习模块”——用户纠正识别错误时，系统自动记录，优化模型。
点击“保存”。小李团队的测试机上。瞬间多了个方言识别功能。
小李用四川话试了句：“把音量调小点儿，再播首周杰伦的歌。”音箱立刻执行：音量降低，
开始播放《晴天》。再用广东话试：“今日礼拜几啊？”音箱回：“今日系星期三。
”六种方言试下来。识别率高达95%。小李激动得跳起来：“林总，你这也太神了！
我们之前花了二十万，都没做到这效果！”当场签了十万的合同。这个单子。
让林晚摸到了语义识别的关键。也让她更确定。自己能做出比“智语”更强的大模型。
这天。林晚刷到条行业新闻。“XX大厂（她前公司）发布‘智语’大模型，
内测反馈：多轮对话易卡顿，语义理解偏差率超30%。”配图里的功能介绍。
跟她当初提交的“智能语义助手”方案。几乎一模一样。只是。
赵凯没做出核心的“上下文记忆”功能。林晚冷笑。当初她提醒过。
多轮对话要加“短期记忆缓存模块”。赵凯说“没必要，浪费资源”。现在。栽了吧。
陈阳凑过来看新闻：“晚姐，这不是你之前做的方案吗？他们做成这样？”“嗯。
”林晚打开Axure，“该做我们自己的大模型了。”陈阳愣了：“晚姐，
大模型不是小系统，数据量、训练逻辑、语义理解，哪一个都难啃，
就算有原型……”“试试就知道了。”林晚的目标很明确。
做一款能解决“多轮对话卡顿”“语义理解偏差”的大模型。她给它起名叫“语境”。
第一步。解决数据训练问题。前公司的“智语”。因为数据清洗不彻底。经常答非所问。
林晚打开Axure。画“动态数据清洗模块”。功能：自动过滤低质量语料，
标注歧义数据，实时对接全网公开知识库更新。点击“生成”。陈阳搭建的测试环境里。
瞬间多了个数据后台。导入10万条杂乱语料。不到十分钟。
就筛选出92%的高质量数据。还标红了3000多条歧义句。
“这……这比专业的数据清洗工具还快！”陈阳瞪大了眼。但林晚很快发现新问题。
垂直领域的数据不够。比如医疗、法律这些专业领域。公开语料少。
模型识别准确率会打折扣。她又画了个“垂直领域语料生成模块”。原理是用基础语料库，
自动生成符合专业逻辑的对话示例。比如医疗领域。输入“感冒症状”。
系统会自动生成“患者：我有点咳嗽、流鼻涕，是不是感冒了？”“医生：有没有发烧？
咳嗽有痰吗？”这类对话。生成后。医疗领域的测试语料。
一下子从5000条涨到5万条。识别准确率从70%提到了92%。
陈阳看着后台数据。直呼“离谱”：“晚姐，这功能要是放出去，
那些做数据标注的公司都得失业！”第二步。解决上下文记忆问题。
她画“长对话记忆模块”。分两层：短期记忆：缓存用户近10轮对话内容，
确保连续对话不脱节。长期记忆：用户手动标记的关键信息（比如“我叫小明，
喜欢喝咖啡”），永久存储，下次对话自动调用。生成后。陈阳做测试。
输入：“推荐一款适合办公的笔记本电脑。
”“语境”回：“推荐3款14英寸轻薄本，
分别是……”再输入：“其中最轻的那款，续航能到多久？
”“语境”秒回：“最轻的XX型号，续航可达12小时，支持快充，
适合移动办公。”连上一轮推荐的型号都记得。陈阳刷新了三次界面。“稳！
比‘智语’强太多了！”但林晚觉得还不够。她又加了个“记忆优先级模块”。
让系统自动判断哪些信息重要。比如用户说“我对花生过敏”。
系统会自动标记为“高优先级记忆”。下次用户问“这款零食能吃吗”。
就算隔了几十轮对话。系统也会先提醒“该零食含花生成分，您对花生过敏，
建议谨慎食用”。这个功能。
后来救了一个小孩的命——有家长用“语境”查儿童食谱，忘了提孩子对芒果过敏，
“语境”自动调出三个月前的对话记录，提醒了这个信息。第三步。解决语义理解偏差。
林晚画“语义权重优化模块”。根据用户的语气、标点、关键词。
自动调整语义理解的优先级。比如用户说“这款电脑不错，但有点贵”。
