析，第一步就是先把这些自由文本里的临床信息都挖出来、洗出来，标准化了之後，才能往下走。」
他端着香槟扫了韩路一一眼：「这个活儿，医院里根本就没人做。以前做这个方向的都靠人工，招大量的医疗数据标注员，成本高、速度慢，还容易出错。AI一来，总算有工具能处理这个，所以我才觉得是刚需。」
韩路一听着微微点头，从自己的实际工作中发觉痛点，找到解决方案，然後创业。和自己最开始做BugKiller倒是同一个路线。
不如说，很多半路出家的创业者都是这麽开始的。
赵文渊在一旁听着，已经被勾起了兴趣。
做模型训练的时候，医疗是个避不过去的强专业场景，也是行业内都在头疼的一个问题。
毕竟大模型回答出来的答案，用户是真有可能会信的，如果做错了诊断，模型公司要不要负责任？这个到现在都还是一个比较前沿的问题，也没有法律意义上的定论。
但是如果只是做非结构数据的数据处理的话「江总，为什麽不用雕龙？」赵文渊问道。
江九思被这话问得一愣，感觉不太好回答。
倒不是这个问题本身不好回答，只是现在这个场合明显是寻他科技的主场。
韩路一看了赵文渊一眼，心想，不用当然是因为不好用，这还用问出来吗？
「赵总这话问得————」江九思转头看了看四周，确定没人把注意力放在这边，咬了咬牙，低声说道，「雕龙做不了。」
江九思继续说道：「不是说完全不能用，做小规模的处理的时候，经过我们技术团队的调教，还是有不错的效果的。但是一上大数据，我们抽查出来了不少错漏、甚至是凭空编造的信息。这让我们哪里敢拿来上线啊，我们这个行业，每一步都要明确责任人的，哪怕是老旧一点，也不敢出一点儿错。」
「幻觉。」赵文渊自语道。
不知道自己不会，在不会的时候硬着头皮编，这是所有大模型落地高风险行业时最可怕的问题。
「是的，幻觉问题有点儿严重。」江九思说道，「我们之前也找雕龙的团队反应过，他们给的建议是让我们接更多知识库，做更多规则校验，最後再配人工审核。」
江九思苦笑了一声：「这当然也能缓解一部分问题，但要是这麽搞，成本一下就上来了，我也不知道用AI的意义在哪儿了。」
韩路一点了点头。
赵文渊奇道：「难道寻他的平台就一点儿好处都没有？」
「倒是也有好处。」江九思说道，「有些院方代表特别认寻他的牌子不是三甲医院的那些。」
这简直是个地狱笑话。
看来这位江总作为医疗行业的一员，今天也是捏着鼻子来参加这个局的。
「所以我挺期待汤圆能开放API的。」江九思把话题拉了回来，「医疗数据太敏感，国外的闭源模型我们是肯定不会用的—况且现在对我们中国企业也不开放了。汤圆能在这个时候拿到榜单第一，我们都很振奋。」
江九思还有句话没讲出来，就算真是刷出来的第一也没什麽，有的时候企业就是需要这些操作来打响知名度，别说是做AI做网际网路了，医院不也有排名吗？
他真关心的点只有一个，就是汤圆到底能不能满足他的技术需求。
「鼎盛的坤元我们也试用过了，效果也不太行。说实话，韩总，要是汤圆也做不了的话，我可能就暂时放弃这个方向了。」
赵文渊愣了一下。
「这麽绝对？」
江九思脸上的苦笑就没收起来过：「不是绝对，我们没钱再耗了，下一轮也融不进来，只能放弃。」
一家医疗AI创业公司，能试的模型都试过，能接的平台也都接过，最後发现真正的问题不在产品实现，也不在销售渠道，而在底层的模型能力上。
是挺绝望的，如果能力永远不达标，那只能说他们是在一个错误的时间点，切入了一个可能正确的用户痛点。
「医疗方面我们会谨慎开放，但是如果只是文本方面的工作，汤圆的能力还是让人放心的。」赵文渊开口道，「江总，我们留个联系方式，等到京城的研究院开起来了，我们再深度交流一下。」
韩路一微微点了点头。
赵文渊的主动性还是让他很满意的。
汤圆的通用API开放之後，下一步的确需要向不同行业的落地融合，包括微调专用模
型和接入知识库的方案，都值得探索。
早就和国电周涵那边敲定的电力行业是一个，如果医疗这边有需求的话，也可以尝试进行前期的落地。
加完联系方式之後，江九思心情沉重地走了。
「你说，他为什麽不直接和黎严说？」赵文渊问道。
「说什麽？」韩路一问。
「说雕龙的能力不够。」
韩路一看着赵文渊，笑了：「你以为谁都