（上接一版）早上8：30，换上进入机房的蓝色工作服，生成式人工智能系统应用员陈世名带着我来到他每日工作的第一站——中原数据基地算力机房，来这里巡视机房算力集群服务器的运行情况，只见他穿梭在一排排大型“铁疙瘩”中，不停地查看、记录……

29岁的陈世名从河南大学硕士毕业后，进入中原数据基地工作，工作的主要职责除算力机房设备维护及云平台运营外，还有人工智能项目的研发管理，包括生成式人工智能系统应用。

“这些设备是我工作的重中之重，每天上班，我的第一件事就是进行线下和线上的巡检，确保它们的运行一切正常。”陈世名一边说，一边头也不抬地细致检查每一台机器显示的信号灯，接着他又说：“我们的机房有着很高的建设维护标准，通过先进的运维管理平台可以实现网络链路的自行诊断。”

看着眼前庞大的数据机房，我在惊叹之余不禁皱起眉头，人类的肉眼排查怎能与人工智能大模型飞速生成的效率同日而语？

也许是看出了我的疑惑，陈世名解释道：“其实模型都是靠数据来训练的。我每天都会写脚本进行排查、利用自主搭建的AI平台生成语料。”

训练大模型“学生”，需要大量的数据样本作为“课本”，为了研发部门的知识库模型，陈世名和他的团队搜集了大量的规章制度、运维规程、学习课程等文件，并将它们整理成大模型识别的文件格式，让大模型去学习。

我顿时恍然大悟。原来，大模型作为人工智能的代表性技术，在训练过程中，要把数据变成语料“投喂”给大模型，让它凭借语料“自学成才”。

来到办公室，坐在大模型的对话框前，我出于好奇，临时向陈世名提出了一个请求：“能否把我的采访问题发给它，看它怎么回答？”

“完全没问题。”

接下来，我把采访提纲中“生成式人工智能的应用领域有哪些？在赋能各行各业的过程中有什么案例？……”一连串的问题发给大模型，几秒钟的工夫，大模型“思考”后回复了让众人满意的文本。

这下，我彻底被眼前这个“智慧大脑”所折服。看到我接二连三地被震撼，陈世名笑了，他告诉我，目前，自己训练的大模型是部门内部“专属定制款”，是通过搜集大量的规章制度、运维规程、设备硬件说明书等文件，并将它们整理成大模型识别的文件格式，让大模型去学习训练而成的。

“您觉得未来人工智能的发展方向是怎样的？”采访最后，我问出了一直萦绕在我心中的问题。

“星星之火可以燎原。”陈世名一言以蔽之，“人工智能的发展前路漫漫、未来可期，今后将向多模态方向演进，与各行业作深度融合，涉及科研、开发、成果转化以及算力、算法、数据、产业应用、生态营造等相关领域。只有在各行业领域构建协作发展的多层次算力体系，才能更好赋能产业优化升级。”

而随着人工智能正在变得更加成熟和聪明，陈世名坦露，这促使他不停学习，以跟上技术的步伐，这需要继续创新，想出新点子来让人工智能更好地结合现有生产场景，帮助用生成式AI赋能百业千行。“我这‘老师’也得懂行啊，不然怎么教呢？”

学无止境，路漫漫其修远兮。在记者节来临之际，让我们继续在路上勇往直前吧。