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一周。
韩路一关掉所有接单平台，手机调静音，冰箱塞满速冻水饺和罐装咖啡，一周只做一件事。
前两天最顺。
框架和资料库是他的舒適区，闭著眼睛都能搭。
第三天开始啃核心引擎，晚上卡住了，模式匹配逻辑怎么调都不对，盯著屏幕两个小时脑子越转越慢。
他下楼在小区走了一圈，冷风一吹想通了：特徵提取的粒度选错了。
回来改了方案，通了。
后面几天顺流直下，接口、串联、测试。
视界升级以后他的身体好了很多，换成以前在鼎盛，连续高强度编码三天人就废了，现在不会。
核心中的核心是bug模式资料库。
韩路一把用视界积累的几百种bug模式全部结构化，每种bug长什么样、什么条件触发、影响多大、怎么修最优。
別人训练ai用的是代码本身，他训练ai用的是代码在真实世界里的精確数据。
训练是最烧钱的环节。
韩路一在云平台上查了一圈价格，算下来光训练这一项就要好几万。
他盯著报价页面看了半分钟，ai创业的第一道门槛，劝退九成独立开发者的那道门槛，现在摆在他面前了。
好在他有一个別人没有的优势：数据质量极高。
別人需要十万条脏数据才能训练出基本能用的模型，他用视界標註过的三千条乾净数据就能餵出来。
数据量小，训练轮次就少，算力也成比例下降。
他选了折中方案：开源轻量模型做底座，竞价实例跑正式训练，做了断点续传防中断，最后花了四万出头。
五年积蓄加上离职补偿，四万不算伤筋动骨。
但四万只是一轮训练。
后面要花多少，他不敢细算。
先把原型跑通再说。
第七天晚上，代码写完了。
光標停在最后一行的分號后面。
韩路一的手离开键盘，十指交叉搁在脑后，盯著屏幕。
他忽然有点不敢跑测试。
这种感觉他太熟悉了，考试做完不敢翻答案、论文写完不敢查重、代码写完不敢编译、表白完的微信不敢看，越在意的东西越不敢验证。
他站起来，去厨房接了杯水，喝了一口，又倒掉了，走回来坐下。
把bugkiller的原始码丟进了bugkiller，用自己做的刀，切自己做的菜。
运行。
进度条开始走：12%...31%...
他发现自己在屏住呼吸。
47%...68%...89%...
进度条走完。
二十三个bug。
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