论文正式发表那天，林晨的Google Scholar页面变了。
之前那个页面上只有两篇文章——一篇是知乎专栏转发到arXiv的技术报告，引用数3；另一篇是跟陈博士合作的内部技术白皮书，引用数0。现在第三行多了一行粗体字：FinGPT: Financial Domain Adaptation of Large Language Models via High-Quality Data Curation. ACL 2025。
会议名称后面那个小标记——一个对勾符号——表示这篇论文被正式收录了。
林晨在中午吃饭的时候随手刷了一下Scholar页面。第一天，3条引用。第二天，7条。到了第三天下午再看的时候——15条。大部分引用来自金融AI领域的研究者，有人在related work里提到了他们的数据质量策略，有人复现了LoRA的微调参数，有人用他们的论点论证金融场景需要专门的评测集。
他把引用页面截了一张图，发到了团队群里。
大家的成果正在被学术界看到。
群里炸了第三次。陈铭回了一个竖大拇指的表情，张雨回了一串代码——那是她在GitHub上发现的一个开源项目，标题是FinGPT Reproduction，有人在根据论文复现他们的实验流程。
已经有人在复现了。张雨加了一个感叹号。
一周后的部门周会上，陈博士在议程最后加了一项。他平时在周会上总结工作只会说大家辛苦了，继续加油，那天他多说了一句话：这个部门刚成立两个多月，已经有一篇ACL论文了。这在T厂的历史上是第一次。
话很短，说完就切换了下一页PPT，好像什么都没发生一样。
但林晨坐在后排，看到陈博士嘴角动了一点点——不是笑，是克制着的满意。
学术圈的反应比工业界更慢，但更持续。论文正式发表后一个月，引用数突破了50。有人从新加坡国立发邮件来问数据集的细节，有人从伦敦的金融机构发邮件来讨论商业化授权，还有人从国内某家头部券商发邮件问模型权重能不能开源。
林晨每封邮件都看了，挑了几封重要的亲自回复。对学术界问细节的，他让陈铭整理了技术补充文档发过去。对商业授权的，他转给了公司法务和商务团队处理。对问开源权重的，统一回复模型权重属于公司资产，暂不公开，但论
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