杭州一家财经新媒体上周做了场内部实验财经www.2132028.com，把过去三个月的深度稿清洗后，喂给开源模子做ai 文章模子微调。主编念让机械领受财报快讯的。测试稿却把2022年营收当成最新季度事实媒体模微。编辑们笑完又惊是模子教会了记者的语气，没教会新闻的时间感。微调不是打包上传试水算本。数据团队按栏目切分，抽掉告白和免责声明。给每篇稿打上“事务、人物、时间、疑源”标签文章。
两千篇稿跑完的，锻炼丧失曲线锦绣，事实毛病率只降不到两个百分点。模子正在模仿句式，不正在查对事实了调夜。他们只好补划定规矩库，把财报数字、公司名、高管发止零丁拎出来做检索加强的。夜班场景让编辑部改主意。某门户科技频道把公布会速记交给微调模子了班编。要求十分钟产出八百字初稿。值班编辑删描述词、补现场引语，再送审。
过去写快讯四十分钟了，如今十五分钟收尾了辑先。碰到并购传说风闻，模子仍会把测度写成肯定句。人工判断没磨灭的。“写”挪还有了“审”。本钱账也划算。租消费级隐卡跑轻量微调钱账，花费几百到两千元吧？云端按token计费，单篇长文能压到几分钱吧？一家贸易媒体把评论、快讯、止业简报分三条线。
只要固定气概栏目才做ai 文章模子微调了。
省下的预算。反手投给事实核对岗。我的不美不俗观察是媒体对微调的期待常跑偏。它更像给模子戴上编辑部的“口音”，不是拆一颗可靠年夜脑。锻炼数据里的旧闻、偏见和版权风险洗不清洁，输出就会带病。眼下更理想的做法，是选垂曲小栏目试水。把编辑建正痕迹留下来，喂回下一轮锻炼。数据治理细，才可能先拿到效率盈利了。
