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小李冲进休息区的时候，刘好仃正把U盘从备用电脑上拔下来。屏幕还亮着，空文件夹“AI训练预备库”孤零零地闪着光。小李喘着气，手机差点甩到地上：“刘师傅！我跑完了！那模型能认图，但……不太听话。”
刘好仃没急着看手机，先把U盘塞回口袋，顺手拍了拍小李肩膀：“不听话正常，新来的检测员，还没认全咱们厂的‘字’。”
他这话一出，旁边几个人都笑了。老张叼着笔帽说：“那它得先培训，岗前考试不过，不让上岗。”
“考试得有卷子。”刘好仃拉开抽屉，翻出一叠打印好的检测图，“正好，咱们出。”
他抽出两张，一张是GL-2047的边缘应力微裂，另一张是DM-1189的膜厚偏差，都是车间实拍，灰蒙蒙的，带着反光和油渍。“就拿这些当考题。它要是能看出来，就算及格。”
小李眨眨眼：“可宣传说人家准确率98%呢，咱这不等于拿高考题考小学生？”
“那是人家拿自家高清图测的。”刘好仃把图钉在白板上，“咱们的图，有灰尘、有反光、有手印，它要是连这都看不懂，那98%就是人家的，不是咱们的。”
老陈凑过来：“那咱们怎么算它考没考过？”
“简单。”刘好仃掏出笔，在白板角落画了个表格，“四项打分：能不能认出缺陷、错认了多少、跑一次要几秒、要不要换电脑。每项都得有数，不能说‘看着还行’。”
老张嘀咕：“又要算时间又要看硬件，这哪是评AI，是招技术员吧？”
“对。”刘好仃点头，“它要是真能顶岗，就得按咱们的标准来。不能因为它叫‘智能’，就给它开绿灯。”
小李举手：“那我今晚就拿十组图跑一遍，把误判的、卡顿的都记下来？”
“不光记。”刘好仃递过一张表格，“每张图你先人工判一次，再让模型判，对比着写报告。明早八点，咱们开个短会，叫‘新员工入职评估会’。”
一群人笑得更响了。老周站在后排，拧开保温杯喝了一口，没说话，但杯子没立刻盖上。
第二天一早，休息区的白板多了四栏新标题：数据匹配度、改造成本、人员学习曲线、预期提效比。字是老张写的，歪歪扭扭，但标了红框，显得很正式。
刘好仃拿着小李的报告，一条条往里填。
数据匹配度：72%——但同类裂纹识别率89%。
改造成本：现有电脑跑不动，至少加显卡，预算八千左右。
学习曲线：界面是英文，但按钮功能能猜，新人一周上手，老师傅得两周。
提效比：单图检测从三分钟缩到四十秒，但前期要花时间调参数。
老陈看完，皱眉：“才72%？还不如我眼睛准。”
“但它不累。”小李抢着说，“我让它连跑十小时，一点不卡。我眼睛早就花了。”
老张算了一笔账：“八千块，得少返工多少片才能回本？”
刘好仃接过话：“上个月因为边缘误判返工了十七片，一片成本三百五，加上人工，差不多六千。再来两次，就赚了。”
老陈还是摇头：“可它现在才72%，万一上线后判错，客户投诉，谁担？”
“所以不能上线。”刘好仃把报告翻到第二页，“咱们先当它是个实习生，不碰真活儿。”
他指着报废区的方向：“那边不是有台旧检测台？接台新电脑，专门跑这模型。每天拿报废玻璃拍图，喂它学。半年后，看它能不能稳定在90%以上。”
“然后呢？”
“然后让它考正式工。”刘好仃在白板上写下三个阶段：
第一阶段：数据喂养，纯学习，不参与判定。
