那些被大量真实对话喂养的模型，才能更自然一些。 调优的过程真不简单，训练周期长，成本也高。这点，我觉得大家可能低估了——AI的深度不是单纯训练几天就能做好的，尤其在金融这样敏感的行业。 不然，为什么一些公司还在为偏差头疼？说个别的，技术原理，我们都知道，基本是大规模模型，经过微调，然后用特定行业数据反复训练。但实际落地，总还要考虑到产业链中的上下游。 比如设备供应商，数据提供商，甚至是法规制定者。 一环卡一环，牵扯到很多合作关系，也是不少折腾的根源。