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说实话，挂上电话后，谭健回味刚才跟乔泽的通话，总感觉有点别扭。
刚好在很快他就反应过来，对面的语气太平静了，就好像大会上领导在台上照着稿子念一样。不过问题也来了，整个研究过程都是豆豆在跟他们单方面联系。
乔泽专门打个电话来肯定是有深意的吧？
是的，年近四十的中年男人总是会不自觉的想的更多，琢磨了片刻，谭健把重点放在了最后那句话：“请再接再厉。”
这是对他们现在的成绩还不满意么，怕大家懈怠了，再重新适应超强的工作状态又需要太多时间？
这也让谭健想到了网上许多网友对豆豆的爱称，良心资本家…果然，只有取错的名字，没有取错的外号。
但现在想来豆豆会把效率放在第一位，大概也是受了乔泽的影响。
乔泽提倡高效，连说话都喜欢用最简洁的词汇承载最多的意思早已经传遍学术界。
站在原地思考了片刻后，谭健直接走进了大研究室，拿起了话筒。
“各位，先安静一下。”
没办法，实验室里众人还处于分外激动的情绪之中，rna电路在生物计算界绝对是独一份的存在。大家还在研究dna电路的时候，他们已经把更难实现的rna电路做出来了。
整套系统的稳定性跟准确率还通过了七十二小时不间断测试，这可都是资历。
对于参与整个项目的科研人员来说，他们得到的可不止是工资奖金贡献度这些奖励。这段经历在未来肯定能成为他们继续往高处攀登的台阶，还是很稳的那种。
当然哪怕抛却这人個人的角度，从国家的角度来讲，他们的成功也代表着让华夏多了一项世界领先的技术。这其中的意义，甚至不比登陆器在月球背面留下独属于华夏的痕迹。
好在谭健的个人威望摆在那里，听到声音之后实验室也迅速安静了下来。
“告诉大家一个好消息，就在刚刚这个项目的总负责人，乔泽教授给我打来了电话，对大家近段时间的工作情况，以及我们所取得的成就表达了肯定。”
话音落下，实验室里再次欢呼起来。
其实学术界也是慕强的，具体表现就是尊重权威。
从乔泽给出了杨米尔斯方程的通解，并近乎完美的解释了质量间隙假设之后，他早期流传出的个人手稿就已经成了许多人的珍藏。
市面上已经有人喊出愿意付出上百万，只为求一张确定是乔泽的手稿，大概就能理解这种疯狂的心态。
虽然这也跟乔泽的手稿极少流落在外有关，但有一点豆豆说的没错，乔泽的态度在这个特定的圈子里还是很有用的。
真的，实验室里院士都有好几位，大家早已经习惯了。但像乔泽这样二十来岁就能取得如此成就的，绝对一个都没有。毕竟实验室里最年轻的，也已经23、4了，还主要负责打杂工作。
这些人大都把乔泽当成了偶像。
得知偶像肯定了自己的工作，情绪自然更加高昂。
“咳咳，好了，好了，但乔教授也说了，现在我们暂时只是取得了阶段性的胜利，接下来还要再接再厉。今天也有兄弟实验室的朋友们在这里，所以乔教授也委托我在这里跟大家说一句。
别忘了我们最终的目标是设计出真正意义上的生物超级计算机。现在我们只是完成了第一步，接下来还有一系列的工作。我们的rna电路还要进一步优化，继续增强生物系统的稳定性以及扩展计算能力，等等这些。
今天晚上我在东来顺定好了晚宴，今天大家尽情庆祝。但我希望大家能牢记使命，咱们争取一口气把属于我们华夏的生物超算搞出来，到那个时候，相信乔教授也会专门来对大家竖起一根大拇指，大家说好不好？”
“好！”借着兴奋的劲头，许多年轻人直接吼出了声，并开始鼓掌。
当然也有人神色有些发苦。
其实这些谭健都能理解，毕竟前段时间脑子里那根弦的确拉得太紧了。虽然不清楚西林数研所那边为什么对时间的要求这么高，但想到真能在他们手中做出世界第一台基于rna技术的超级计算机，的确是极大的诱惑。
“行，看到大家的干劲儿我就放心了。另外，如果实在近期有困难的需要休假的，也可以私底下找我，只要不会太耽误研发工作，该批的假我也会批！行了，大家今天尽情庆祝吧。今晚我们不醉不归。”
同一时间，远在美国华盛顿州的雷德蒙德，萨蒂亚·纳德拉已经忙完了一天的工作，打算回家。恰好就在他打算起身的时候，放在办公室案头的固话铃声响起了，随手按下后，秘书的声音直接传来：“纳德拉先生，斯科特先生有事情找你。”
“哦，让他进来。”简单的吩咐后，萨蒂亚·纳德拉挪动了下身子，让坐姿变得更为正式，脑子里则在思考着凯文·斯科特突然找他会是什么事。
今天他的确跟这位微软的首席技术官通过电话。主要还是向这位技术官了解微软自家ai技术的发展。
跟苹果与openai的系统级交互不同，微软真正的战略重点是ai应用产品。与openai的合作，也是为了强化系统市场基本盘。
他专门山姆·奥特曼谈话的原因是在微软面前的挑战。如果好不做出一系列防守动作，随着openai摇摆程度加大，微软在系统市场的压力显然会变得更大。
当然也可以理解为股东大会带来的压力。尤其是2024年第一季度，surface销量下降了17的大背景下，许多股东对于openai自然是可以理解的。
所以与其说萨蒂亚·纳德拉高调约谈山姆·奥特曼是为了敲打openai，不如说是为了做出一种姿态。像微软这样的大公司，更不可能将一这条关乎未来的赛道，完全押注在一家自己根本无法控制的公司身上。
事实上微软同样一直在发展被许多人忽视的人工智能赛道——轻量化的ai小模型。
比如仅用了一年时间，便从phi1更新到的phi3。这项技术对应了三款模型，分别为参数量为38亿的phi3mini；参数量为70亿phi3small；参数量为140亿phi3medium。
这些技术直接嵌入到本地运行，windowscopilotruntime中就包括一组api，由windows附带的40多个端侧ai模型提供支持。唯一的问题是，phi3在诸多开源测试中，诸多智能能力并不算理想。
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