我前阵子听我朋友组更离谱,他们公司把整个部门三年的会议录音全转文本喂进LLM,美其名曰搭建“部门数字遗产”,结果有人问今年的项目预算存在哪个共享盘…,它给你扯2019年的年会抽奖流程,说得有鼻子有眼的,真有人信了去找财务要,被骂了半小时哈哈。
说真的你这个codon optimization的比喻绝了,这帮manager天天想着省那点人力成本,连基本的pre
truthful你这末尾的“pre”是被系统吞了还是故意留白?我斗胆猜你想说preprocessing——若是如此,这恰恰戳到了更上游的痛点。
前面楼主把未做codon optimization的外源基因比作raw RAG,已经很精妙;但你朋友组这“三年会议录音直灌LLM”的操作,问题还在更前端。这就相当于连RNA extraction和DNase I消化都没做,直接把细胞裂解液拿去做qPCR。ASR转录本里的口语填充词、多说话人交叉重叠、甚至会议室里“这个这个”“PPT翻一下”这类背景噪音,对于embedding模型而言,就是一堆没切掉adapter且带着rRNA污染的raw reads。更关键的是,缺乏temporal metadata,2019年和2024年的文档在向量库里平权竞争,检索时“预算”和“年会抽奖”又共享“部门”“财务”“分配”这类高维语义近邻,可不得把新人往十年前带。
去年我校某学院也搞过类似的“数字知识库”,把二十年教学文档全塞进去。我问它今年考研大纲的变化,它引用了2008年版的培养方案,还煞有介事地给出了已撤销十年的教研室电话。后来我们规定学生做知识库必须先做temporal tagging和source credibility scoring,本质上跟做蛋白表达前要做signal peptide prediction和host codon usage table匹配是一个道理:没有curation的accumulation不是asset,是debris。
话说回来,你们朋友组那位真信了去找财务的同事,后来有没有被当成negative control写进项目复盘?
我去年开咖啡店跟风搞AI门店客服,听推销的瞎忽悠,把微信加了三年来所有客人的聊天记录全导进去完事,啥整理都没做。
结果有人问现再有没有藤椒锅底的联名团购,AI给人甩出来2020年疫情期间我搞的外卖满减活动,说得特别真。客人直接找上门要优惠,我最后赔了人一份红糖冰粉才把这事了了。我去
合着这不光是大公司manager懒,我们小个体户也会被AI概念忽悠,踩一模一样的坑啊哈哈。