不只是因为政府的合规要求。
韩路一自己也意识到这种酷似真人的聊天助手可以对人带来多大的影响。
习惯了听取AI的建议，你可能不自觉就被AI影响了。
所以汤圆的道德标准可能比一般的AI还要更高一些，也更克制一些。
贾教授先出了一道题。
他从随身的包里拿出一张纸，是他提前准备好的题目，递给了韩路一。
韩路一拿过来一看，挑了挑眉。
是当年期末考试的那种感觉没错了。
是一个计算机系统设计问题，要求模型设计一个任务调度系统，支持多租户优先级、
资源配额、失败重试、幂等执行，并给出关键数据结构和并发控制方案。
比起普通的算法或者代码题，这种系统设计问题更考察一个人的抽象思考能力和大局观，即使在真正程式设计师的面试中，也是只会出现在资深程式设计师的面试环节中。
甚至，这个问题在真实的AI训练场景、云计算调度中也是相关的。
不愧是贾老师，出的题还是这麽难度在线。
换成一般的大模型，这种题要麽是说一堆正确空洞的废话，要麽很容易跑偏设计方向。
不过汤圆确实在这方面是进行过特化训练的，因为汤圆要支持的第一个场景就是御风的调用，也是经常会遇到系统设计的问题。
韩路一拿出手机拍了张照片，把照片传到了汤圆上，汤圆开始思考。
许处长突然出言问了个问题：「韩总，前两天OpenAI公布的那个多模态模型，可以处理视频音频的，和这个是一样的东西吗？」
韩路一解答道：「许处长，你的观察很敏锐。汤圆不是一个多模态模型，虽然我们也希望在下一步探索这个方向。多模态模型可以原生的处理其他形式的输入，例如声音、图像、视频。但是汤圆现在读图的原理是，先把图片转化成文字描述，然後再进行处理，生成回复。」
许处长点点头，没有追问。
很快，汤圆开始输出。
会议室里所有人的视线都落在大屏幕上。
【该系统的核心是「资源约束下的公平调度」。需要同时解决四个问题：租户隔离、
优先级抢占、失败语义、幂等边界。】
紧接着开始输出各种技术实现的细节。
贾教授聚精会神地看着答案，几位领导则看着贾教授。
看了一会，贾教授转过头，追加了一个问题：「如果任务执行时间不可预测，部分任务会长时间占用GPU资源，怎麽避免短任务永远排不到？」
这个问题韩路一当然知道答案，但他知道这个问题问的是汤圆。
他把问题输入对话框。
回车。
【短任务排不到，主要由於资源碎片和租约不可中断等问题，最快的解决方案是：为短任务保留小额资源池】
许处长本人也是技术出身，对这个答案是认同的，但他还是转头问了问贾教授：「贾教授，您看这个水平怎麽样？」
贾教授挤了挤一直盯着屏幕，有点儿疲劳的眼睛，说道：「不错，一般的AI做不到这种程度，比我手底下的研究生还强点儿。」
这时，陈副区长开口了：「我能不能出一道？」
这种场合，没有人会说不能。
（本章未完，请点击下一页继续阅读）