与章闻铎的晨间闲聊结束后，赵文渊回到院长办公室。
不得不说，章闻铎这个初出茅庐的新人，确实给科研老炮儿赵文渊带来了一点小小的震撼。
真是初生牛犊不怕虎，啥都敢算。
百亿个体的群体互动行为预测——让你当拉普拉斯，好不好？
吐槽归吐槽，赵文渊还是忍不住琢磨：若真要往这个方向研究，有什么可行的办法？
首先当然是聚类。
说是百亿个个体，可在特定话题上，人与人之间的差距并没有那么大。
真细分起来，无非支持、反对、观望这么几种；能采取的行动或许更多，但终究也属于有限状态机。
所以在计算过程中，即便要表示一百亿个个体的状态，也完全可以用低几个数量级的向量来表示。
再有就是章闻铎提到的数据问题。
这里的挑战，与之前训练汤圆时又不一样：意图理解需要高质量标注，群体行为预测要的却是信号的维度完整性。
一个人会做出什么行为，本身就是一个复杂的决策过程，是多种因素共同作用的结果。
人类很容易陷入简单归因谬误，模型同样如此。
比如，一个女人工作一天后下班回家，发现老公正坐在沙发上愁眉苦脸。
她第一时间就以为对方是对自己不满，两人大吵一架。
却完全没想到，真实原因是老公喜欢的球队在比赛最后一分钟被绝杀了。
这就是简单归因谬误：女人推理时没有收集到球赛胜负这个关键信号，最终导致归因错误。
同理，想训练世界模型，就要确保训练数据中的因果对准确。这里的“因”可能包含多个维度，而现实世界中这类数据最难收集——很多时候，数据提供者自己都说不清在何处接触到什么信息，才导致了自己的行为。
不知道这种数据，韩总有没有办法……
想着想着，赵文渊猛地一拍脑袋。
被小屁孩带歪了，这可不是眼下最紧要的问题。
赵文渊看了眼今天的日程，一会儿还有位访客要来。
正是之前参加黎严饭局时机缘巧合认识的一位医学赛道创业者——江九思。
那时，他因对“寻他”的雕龙系列模型能力不满，主动找上赵文渊和韩路一，希望能用上当时尚未开放API的汤圆模型。
这也是汤圆在医疗行业落地探索的第一个场景。
…。。