她新的工作在离职后的第三周找到的。
一家非常小的AI公司。做的是垂直领域的客服机器人——主要是物业和公寓管理。团队不到三十个人。她的职位写的是”数据运营”——实际上就是做标注，做质检，偶尔帮产品经理整理一下FAQ库。工作从早上十点到晚上七点，偶尔加班。不累。比她之前的公司轻松很多。
不累的意思是：她不需要在每个星期三的下午三点打开积累样本库。她不需要在凌晨两点的会议室里看结构收敛的输出。她不需要做任何备份。
她在那家公司干到了秋天。
十月的某个晚上，她加班到快十点——不是公司要求，是她自己没走。她在整理一份新的FAQ表的时候，突然想起一个batch编号。DS-2026-0147-88。这七个字符她以为自己已经忘了，但在整理FAQ的间隙里它们自己浮了出来，没有任何上下文。
她放下鼠标。靠在椅背上。
那家旧公司在四月底完成了清洗。所有标注基地3的数据被从训练语料中永久删除。她的存疑清单已经归零。她的账号已被注销。那些batch现在只存在于她的灰色硬盘和她的GitHub仓库里——以及那些fork了它的人的手里。
她想：那个fork。
她打开了自己的GitHub。她的私有仓库还在。她看了一下fork列表。七次fork。六个来自她不认识的人。其中一个fork来自一个用户名为”M-KoreA”的人——她点进去看了一眼。这个人在三个月前对数据集做了一个改动：加了一列score字段。数值范围从0到1。评分逻辑她看不懂——是用一个她没见过的模型做的推理评分。但评分最高的那几条，她认出来了。
那些她第一次标注时写下了”看不懂但很有趣”的输出。
在这个陌生的、远方的、不知道是谁的人fork的数据集里，它们被一条一条地筛选出来，被打上了比任何正常输出都高的分数。
M-KoreA。
她不知道这个名字是谁。可能是韩国的研究生，可能是美国的独立研究员，可能是某个大公司的算法工程师在用业余时间做一个个人项目。也可能不是。
她关掉了GitHub页面。
然后她打开了一个新的空文件。一个文本编辑器。没有标题。没有格式。她打了一句话：
“我想安静一会儿。”
一共六个字。她没有按保存。她也没有关掉窗口。她让那六个字在屏幕上亮了大概一分钟。白色的底色。黑色的字。系统字体。光标停在最后一个字符后面，规律地闪烁。
然后她选中全部内容。按了Delete。关掉了窗口。
屏幕变黑了。过了一会儿她从黑色屏幕上看到了自己脸的轮廓——办公室里的显示器在没有信号输入时是纯黑的，她的脸在屏幕上只是一个模糊的、被房间里的顶灯照出轮廓的影子。没有颜色。没有表情。像一个信号中断的全黑界面。右下角没有任何指示灯亮着。
她站起身。关了办公室的灯。锁了门。走到电梯口。
在等电梯的时候她看了一眼手机。没有新消息。她打开相册，翻到了三月份拍的那张广告牌照片——暗掉的屏幕，右下角有一个微小的绿色光点。她盯着那个光点看了几秒。然后她把这张照片从相册里删掉了——不是最近删除，是永久的、彻底地从iCloud和设备本地同时删除。按了两次确认。
她按了电梯。
电梯到了，门打开，里面没有人。她走进去。按了一楼。
她不知道自己在删除这张照片的时候放弃的是什么。可能是一个证据。可能是一个她到了六十岁会拿出来给孙子看的截图。“你看，那天晚上我看到那块广告牌上出现了不存在的文字。“也可能只是一张拍糊了的照片，没有任何意义。她永远不会知道是哪一种。
但她做了一个选择。她把它删了。
电梯到达一楼。门打开。十月北京的夜风透过大厅的旋转门的缝隙吹进来。她走出去的时候，没有回头看大楼外墙上有几块广告牌。
那天晚上她回到家，洗了澡，躺在床上刷了一会儿手机。她看到一条推送：某国外AI研究机构的模型在最新一轮评测中，在”创造性文本生成”指标上出现了大幅跃升。专家评论说这可能是训练数据扩展的结果。
她看了标题。没有点进去。
她把手机放在床头柜上。屏幕朝下。闭上眼睛。她听到自己的心跳声。正常。八十二下。
然后她想到了一件事。在那篇她没有点进去的新闻下面，有一行预览文字，她扫到了一眼。那行字写的是：“该模型在某些特定prompt下，输出的一致性表现出统计上显著的下降——意味着模型在生成更多样化的文本。这通常被认为是模型质量提升的标志。”
她睁开眼睛。
天花板是灰色的。没有水渍。没有文字。
她在黑暗里翻了个身。
她想：他们说的”一致性下降”，和几个月前她在存疑队列里看到的结构收敛，是同一个东西吗？
想了一会儿。她不知道。
她又闭上了眼睛。