“烛龙引擎的底层算法——模式识别与生成架构——跟处理的数据类型无关。”
路娴的嘴微微张了一下。
许琛没停。
他在“文字”下方写了一行小字：“14，217篇投稿。全量批注。阅读行为日志。”
然后抬头。
“星火平台从上线的第一天起，就在替烛龙攒训练数据。”
路娴的身体前倾了两寸。
她的两只眼从那张白纸上抬起来，在许琛脸上停了三秒。又低下去，盯着“文字”那两个字。
脑子里的齿轮已经在转了。这是条件反射——十一年投资生涯磨出来的本能，看到底层逻辑变了，所有上层估值模型自动推倒重来。
烛龙引擎。原本做影视后期。渲染、特效、虚拟制片。处理的是图形、视频、三维模型。
但老孟验证了底层算法的通用性。模式识别与生成——这套架构不挑数据类型。给它图形，处理图形。给它文本，处理文本。核心算法同一套。
而星火平台积累了一万四千多篇人工写的剧本，带着十二个专业编审三个月的批注、修改意见、通过与退回的判断记录。这种数据的质量和密度，市面上根本没有。
路娴的手指在膝盖上无意识点了两下。
“你的意思是——用烛龙的算法做一个能读剧本的AI。”
许琛看着她，没点头，也没摇头。
他把笔放下来，平放在纸旁边。
“不只是读。”
路娴等着。
“烛龙加上星火的数据，能做的不止是读剧本。它能判断一个故事好不好——按照人类编审的标准判断。能指出哪里弱、哪里强、哪里该改。”
他停了一拍。
“再往前走一步——它能自己写。”
路娴的后背离开了沙发靠背。整个人坐直了。
投资人的脑子在高速运转。数据、算法、应用场景——这三个词在她脑子里重新排列组合。
烛龙不再是一个影视后期工具。它是一个通用的智能内核。影视后期是第一个应用场景。文本处理是第二个。第三个、第四个、第五个呢？
路娴的手从膝盖上抬起来，五根手指悬在半空。她自己都没发觉这个动作—
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