郝成又仔細確認了下，指縫流沙是他在大學的時候開發的。
後續ai訓練等的各項升級，也全都是自己在家做的，沒有用到任何一點公司的設備，也與公司的項目和業務毫不相關。
根據他與公司簽的合同軟件著作權和專利權的約定：
利用公司設備或資源以及完成工作需要所產生的技術成果歸公司所有，公司根據成果的價值給予對應的獎勵。
除此之外的成果，都是與公司無關的。
唯一麻煩的一點是競業協議，不過剛剛發來的解除勞動合同通知中公司也明確告知了郝成：競業協議不履行。
這樣的話，等明天辦完所有手續，郝成就徹底自由了。
“那就先研究研究這經驗值升級究竟是怎麼一個回事兒吧！”
基礎能力知識增強型（法律服務）的威力郝成已經見識過了，由不得他不好奇這個東西究竟是怎麼來的。
郝成翻遍了服務器的每一個角落，但是收效甚微。
能夠確定的隻有兩點：
一、升級的過程是需要消耗算力的——服務器日誌顯示，給小沙投喂法規文件的那幾分鐘，服務器的gu是滿負荷運轉的，100的曲線。
二、升級的過程就是ai模型訓練和進化的過程——原來郝成訓練的所謂模型，實際它為了熟悉ai訓練流程一個產物，就用自己電腦上的遊戲顯卡訓練了一段時間，說它弱，那都算是抬舉它了，就是一個玩具。
但是現在，這個模型，經過一次基礎升級和一次能力增強訓練，它變了，這是結果。
變得怎麼樣？這很難評！
從占用存儲空間上來看，12個g，一張英偉達v100顯卡就能部署流暢運行，這小的不能再小了。
這個空間占用的話，滿打滿算，7b（70億）的模型參數？
比起幾千億參數的gt4，文心一言等語言模型，動不動幾千億的參數，小沙大約隻有它們的1左右，甚至更少。
但是，從能力上看，郝成做了多輪次的測試，現在的小沙絕對比文小言之類的強太多了——尤其是能力增強過後的法律服務，更是與專業律師都不遑多讓。
“或者，這東西跟現在的ai模型訓練根本就是兩碼事兒？”郝成琢磨了好久，但都不得其解。
“暫且擱置，先用再說！”
想不明白就先不想了，能用就行，至於怎麼用這一塊兒，郝成已經摸得門兒清了——
剛剛，通過與小沙的對話，郝成已經確認：凡是屬於自己的科技成果，都是可以利用能量值進行升級的。
而能量值的獲取，跟科技成果的轉化、傳播以及推動科技進程的進步等都有關係。
所謂傳播，標準就是使用並認可的用戶人數，比如：指縫流沙這個a有郝成和寧薈兩個人下載並使用，那就獲得了2個能量值。
所謂反饋，就是成果的使用過程的反饋，比如剛剛，郝成就將與公司的這個勞動糾紛最終的處理結果同步給指縫流沙，就獲得了2個成長值。
至於推動科技進步，這個如何去判斷，郝成還不得而知。
這其中還有一個點，就是關鍵因子——小沙第一次升級的關鍵因子，就是自己記錄進去的那句【ai的訓練將會由數據驅動最終轉變為知識驅動】，升級也與此強相關。