他的第一反应却是：程远和刘大海别是被人骗了吧？
“这技术会是真的吗？有没有可能是在骗我们？”郑晓波问。
作为鼎盛这家科技巨头的掌舵人，郑晓波不必懂技术细节，却必须对技术边界保持敏锐。
什么做得到，什么做不到，什么现在做不到、将来却可能做得到，他必须清楚，才能更好地作战略判断。
刘大海摇头：“我一开始也寻（xin）思过，可他们这个应该是真东西。”
程远看了刘大海一眼：技术负责人既然已经背书，他肩上的锅就更小了。
“会不会是过拟合？”郑晓波追问。
刘大海一愣，没料到郑晓波能问出这么专业的问题。
刘大海是首席科学家，职级虽高，平时却大多向直属副总裁汇报，直接向ceo汇报的机会并不多；因此，他头一回知道郑晓波对机器学习也有涉猎。
过拟合并不是大模型时代才有的新概念。
机器学习里，数据通常分为训练集和测试集：训练集用来学习规则，测试集用来检查结果准确度。
这里有个小诀窍：不能直接用训练集测试模型能力，因为它会把答案背下来。
这就像教小学生加法：教一加一，考一加一，你分不清他是背会了还是真会了；教一加一，考二十三加十九，才能验证他是不是真会。
所谓过拟合，就是测试题答案已经被模型背过时，测出来的分数会虚高。
刘大海组织了一下语言，答道：“郑总，这事我也想过，但应该不太可能。昨天那三道题来源各不相同：第一道来自鼎盛内部题库，有可能泄露；第二道是我昨天现挂的；第三道出自我的私人题库，公司里都没几个人见过。这样看，提前准备过的概率实在太低。”
说完，他咂了下嘴，语气里混着钦佩和不甘：“咋说呢，这个85的意图理解，就算有虚高，比坤元领先一些是肯定的。”
听完，郑晓波沉默了片刻。
对面的刘大海和程远都不敢吭声，眼观鼻、鼻观心，一动不动，像两个入定的老僧。
良久，郑晓波开口：“你们觉得，这个技术值得投资吗？”
刘大海脱口而出：“值得，太值得了。”
作为纯粹的技术人，实事求是是第一位的；刘大海不会因为东西是别人做出来的，就故意贬低它。