binf/b/div說實話，掛上電話後，譚健回味剛才跟喬澤的通話，總感覺有點彆扭。
剛好在很快他就反應過來，對麵的語氣太平靜了，就好像大會上領導在台上照著稿子念一樣。不過問題也來了，整個研究過程都是豆豆在跟他們單方麵聯係。
喬澤專門打個電話來肯定是有深意的吧？
是的，年近四十的中年男人總是會不自覺的想的更多，琢磨了片刻，譚健把重點放在了最後那句話“請再接再厲。”
這是對他們現在的成績還不滿意麼，怕大家懈怠了，再重新適應超強的工作狀態又需要太多時間？
這也讓譚健想到了網上許多網友對豆豆的愛稱，良心資本家……果然，隻有取錯的名字，沒有取錯的外號。
但現在想來豆豆會把效率放在第一位，大概也是受了喬澤的影響。
喬澤提倡高效，連說話都喜歡用最簡潔的詞彙承載最多的意思早已經傳遍學術界。
站在原地思考了片刻後，譚健直接走進了大研究室，拿起了話筒。
“各位，先安靜一下。”
沒辦法，實驗室裡眾人還處於分外激動的情緒之中，rna電路在生物計算界絕對是獨一份的存在。大家還在研究dna電路的時候，他們已經把更難實現的rna電路做出來了。
整套係統的穩定性跟準確率還通過了七十二小時不間斷測試，這可都是資曆。
對於參與整個項目的科研人員來說，他們得到的可不止是工資獎金貢獻度這些獎勵。這段經曆在未來肯定能成為他們繼續往高處攀登的台階，還是很穩的那種。
當然哪怕拋卻這人個人的角度，從國家的角度來講，他們的成功也代表著讓華夏多了一項世界領先的技術。這其中的意義，甚至不比登陸器在月球背麵留下獨屬於華夏的痕跡。
好在譚健的個人威望擺在那裡，聽到聲音之後實驗室也迅速安靜了下來。
“告訴大家一個好消息，就在剛剛這個項目的總負責人，喬澤教授給我打來了電話，對大家近段時間的工作情況，以及我們所取得的成就表達了肯定。”
話音落下，實驗室裡再次歡呼起來。
其實學術界也是慕強的，具體表現就是尊重權威。
從喬澤給出了楊-米爾斯方程的通解，並近乎完美的解釋了質量間隙假設之後，他早期流傳出的個人手稿就已經成了許多人的珍藏。
市麵上已經有人喊出願意付出上百萬，隻為求一張確定是喬澤的手稿，大概就能理解這種瘋狂的心態。
雖然這也跟喬澤的手稿極少流落在外有關，但有一點豆豆說的沒錯，喬澤的態度在這個特定的圈子裡還是很有用的。
真的，實驗室裡院士都有好幾位，大家早已經習慣了。但像喬澤這樣二十來歲就能取得如此成就的，絕對一個都沒有。畢竟實驗室裡最年輕的，也已經23、4了，還主要負責打雜工作。
這些人大都把喬澤當成了偶像。
得知偶像肯定了自己的工作，情緒自然更加高昂。
“咳咳，好了，好了，但喬教授也說了，現在我們暫時隻是取得了階段性的勝利，接下來還要再接再厲。今天也有兄弟實驗室的朋友們在這裡，所以喬教授也委托我在這裡跟大家說一句。
彆忘了我們最終的目標是設計出真正意義上的生物超級計算機。現在我們隻是完成了第一步，接下來還有一係列的工作。我們的rna電路還要進一步優化，繼續增強生物係統的穩定性以及擴展計算能力，等等這些。
今天晚上我在東來順定好了晚宴，今天大家儘情慶祝。但我希望大家能牢記使命，咱們爭取一口氣把屬於我們華夏的生物超算搞出來，到那個時候，相信喬教授也會專門來對大家豎起一根大拇指，大家說好不好？”
“好！”借著興奮的勁頭，許多年輕人直接吼出了聲，並開始鼓掌。
當然也有人神色有些發苦。
其實這些譚健都能理解，畢竟前段時間腦子裡那根弦的確拉得太緊了。雖然不清楚西林數研所那邊為什麼對時間的要求這麼高，但想到真能在他們手中做出世界第一台基於rna技術的超級計算機，的確是極大的誘惑。
“行，看到大家的乾勁兒我就放心了。另外，如果實在近期有困難的需要休假的，也可以私底下找我，隻要不會太耽誤研發工作，該批的假我也會批！行了，大家今天儘情慶祝吧。今晚我們不醉不歸。”
……
同一時間，遠在美國華盛頓州的雷德蒙德，薩蒂亞·納德拉已經忙完了一天的工作，打算回家。恰好就在他打算起身的時候，放在辦公室案頭的固話鈴聲響起了，隨手按下後，秘書的聲音直接傳來“納德拉先生，斯科特先生有事情找你。”
“哦，讓他進來。”簡單的吩咐後，薩蒂亞·納德拉挪動了下身子，讓坐姿變得更為正式，腦子裡則在思考著凱文·斯科特突然找他會是什麼事。
今天他的確跟這位微軟的首席技術官通過電話。主要還是向這位技術官了解微軟自家ai技術的發展。
跟蘋果與penai的係統級交互不同，微軟真正的戰略重點是ai應用產品。與penai的合作，也是為了強化係統市場基本盤。
他專門山姆·奧特曼談話的原因是在微軟麵前的挑戰。如果好不做出一係列防守動作，隨著penai搖擺程度加大，微軟在係統市場的壓力顯然會變得更大。
當然也可以理解為股東大會帶來的壓力。尤其是2024年第一季度，urfae銷量下降了17%的大背景下，許多股東對於penai自然是可以理解的。
所以與其說薩蒂亞·納德拉高調約談山姆·奧特曼是為了敲打penai，不如說是為了做出一種姿態。像微軟這樣的大公司，更不可能將一這條關乎未來的賽道，完全押注在一家自己根本無法控製的公司身上。
事實上微軟同樣一直在發展被許多人忽視的人工智能賽道——輕量化的ai小模型。
比如僅用了一年時間，便從phi-1更新到的phi-3。這項技術對應了三款模型，分彆為參數量為38億的phi-3-ini；參數量為70億phi-3-a；參數量為140億phi-3-ediu。
這些技術直接嵌入到本地運行，ind&nbp;pit&nbp;runtie中就包括一組api，由ind附帶的40多個端側ai模型提供支持。唯一的問題是，phi-3在諸多開源測試中，諸多智能能力並不算理想。