第41章 竞争对手被罚，董舒妍优化志愿者管理机制（1/2）

我正在技术部查看AI大模型的灰度发布数据，李晓光拿着判决书走进来，脸上难掩笑意：“刘军，胜诉了！Lazada被判赔偿1000万美元，还被禁止在东南亚运营1年！”

我接过判决书，目光扫过关键条款，心里一块石头落地。

“通知东南亚运营中心，加大市场推广力度，趁这个窗口期抢占更多份额。”

我对李晓光说，“另外，把赔偿款的30%投入到技术研发，重点优化AI大模型和轻量化部署方案。”

挂断电话，我点开AI大模型的灰度发布后台。

数据显示，内容生成模块上线3天，已为200名主播提供自动剪辑、字幕生成服务，满意度达82%。

但评论区也有不少反馈：“生成的字幕偶尔有错别字”“高光片段剪辑不够精准”“脚本风格太单一”。

“周鸿威，把这些反馈整理出来，成立专项优化组。”

我指着屏幕上的用户评论，“错别字问题优化OCR识别模型，剪辑精准度提升场景识别算法，脚本风格增加自定义模板，一周内完成迭代。”

“明白，已经安排人对接了。”

周鸿威递来一份报告，“另外，安安那边传来消息，北方某省的偏远校园带宽普遍低于10Mbps，完整版系统根本跑不起来，轻量化方案得加快进度。”

千里之外的北方农村校园，安安正坐在简陋的教室里，笔记本上记满了细节：“三年级教室网络带宽仅5Mbps，系统加载需15分钟，个性化推荐模块频繁卡顿；五年级部分电脑是老旧机型，内存不足2GB，无法运行模型推理。”

她一边记录，一边和老师交流：“王老师，平时学生用电脑的时间多吗？离线使用的需求大不大？”

“每周只有两节电脑课，大部分时间得靠离线模式。”

王老师叹了口气，“孩子们很喜欢这个系统，但网络和设备实在跟不上。”

安安当天就把调研数据发给了我：“爸爸，偏远校园的核心问题是带宽低、设备旧，轻量化方案不仅要压缩模型，还得支持离线数据同步。”

我立刻组织技术部开会，周鸿威提出解决方案：“采用模型剪枝、量化、知识蒸馏三大技术，先把千亿参数大模型压缩成百亿级小模型，再量化到8位精度，最后用大模型的知识蒸馏小模型，确保核心功能不打折。”

我每天晚上都会和安安视频，同步方案进展：“现在模型体积已经压缩60%，带宽消耗降低50%，离线同步功能也在开发，支持每周同步一次学习数据。”

“太好了！”

安安的声音带着兴奋，“我已经和当地教育局沟通，下周安排10所学校试点测试。”

董舒妍的公益计划办公室里，一场志愿者座谈会正在进行。

“现在每天咨询量超过100个，我明明擅长情绪疏导，却被分配到行为矫正的需求，根本帮不上忙。”

“有些紧急需求没人接，常规需求又扎堆，响应效率太低了。”

志愿者们纷纷吐槽。

董舒妍坐在桌前，认真记录着每一条反馈。

会后，她对着后台数据发呆：服务响应率仅60%，紧急需求平均响应时间4小时，常规需求28小时，核心问题果然是匹配效率低、分工不明确。

“得搞一套智能匹配系统。”

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