第一百三十二章 一只笑面虎 (2/5)

这就是Neus AI正在开发的自动化工作流的原型。

韩路一看得很认真。

这东西的代码能力确实强悍。给一个已有项目加功能，它能自己读懂上下文、规划步骤、写代码、跑通测试，整个流程很流畅。

而且它通过强悍的代码能力，用写测试来保证代码质量，跳过了对BugKiller这种代码检测引擎的依赖。但有个问题。

这是个纯粹的开发者工具，用户得有一个已有项目，得知道“用户权限系统”意味着什麽，得能看懂它生成的代码对不对。

忽然，换句话说，这完全是做给开发者的工具，就像当初的BugKiller。

开物做的事情不一样，开物面对的是连“项目”这个概念都没有的人，从零开始，从一句模糊的需求变成一个能用的东西。

两条路线，解决的问题不同，但如果合在一起………

视频播完，瑞恩切回了自己的脸。

“这还是演示阶段，离产品化差得远，”瑞恩说，“但方向上我们很确定，未来不是人操作Al，是人监督AI。”

韩路一问：“这个演示背後用的是你们自己的模型？”

“对，Neus Mercury，我们的通用模型。”瑞恩说完，语气一转，“但说实话，模型只是一半。任务拆解、工具调度、自我验证，这些调度（Orchestration）层的工作量，比执行阶段还要大。”韩路一注意到了一个词：调度层。这个词瑞恩是随口说出的，在软件工程里它有明确指向，但在AI的领域，它可能又有不同的含义了。

紧接着，Neus不只是在做模型，他们在搭一套完整的执行框架。

“说回正题，”瑞恩坐直了一点，“我今天想聊的是合作。”

屏幕上切出了一张幻灯片，标题是Neus X SourceCode: Global Code Generation（Neus和源码：全球代码生成）。

“开物这个软件，在代码生成场景下的产品闭环，是我见过最好的之一。”瑞恩说，“UI、用户体验、任务完成率，都比我们自己做的好。”

这是带个高帽。

“但你们的後端模型，在英文场景下有天花板。”他顿了一下，“这一点你们应该比我清楚。”这是再打一棒。

与此同时，瑞恩继续说：“我们的提案是：共同开发开物的海外版。用Neus的通用模型替代天工，作为开物海外版的後端引擎。开物保持产品层的优势，Neus提供更强的模型底座。”

这是再给个枣。