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第33章 举报信被当眾念出来（第1页）

陈松柏的问题拋出后，教室里的空气仿佛凝固了。

“这些研究，全是你一个人做的？”

林宇没有犹豫。

“不是。”

陈松柏微微一愣。

他本以为这个年轻人会大谈特谈自己的研发过程，甚至做好了当场拆穿对方学术造假的准备。

“ai架构的底层框架参考了目前公开发表的多篇顶级论文，包括transformer架构的原始设计和gpt系列模型的训练思路。

课堂上展示的程序，部分基础代码是我提前搭建好的。

现场完成的是上层的对话逻辑和语义理解模块。”

林宇语气平淡，措辞精准。

“用一句话总结，我是站在巨人的肩膀上完成了最后一步。”

陈松柏在笔记本上记下这段话。

他的笔尖在纸面上停留了一瞬，隨后抬起头，注视著讲台上的年轻人。

教室里没有人说话。

评审席上瀰漫著一种微妙的紧张感。

台下的学生们连大气都不敢出，生怕打断了这场高水平的对话。

叶婉君接过话头：“你提到的注意力机制在长序列文本上的计算复杂度是o（n2），有没有考虑过优化方案？”

林宇没有立刻回答。

他转身拿起粉笔，在黑板上快速写下一组公式。

粉笔敲击黑板的声音在安静的教室里迴荡。

“稀疏注意力和线性注意力是两个主流方向。

前者通过局部窗口加全局锚点来降低复杂度，后者用核函数近似来把平方级降到线性级。”

林宇转过身，指著黑板上的推导过程。

“各有优劣。

具体选择取决於应用场景。

如果是处理长篇法律文书，我建议用稀疏注意力。

如果是实时语音转写，线性注意力更合適。”

前排几个计算机专业的学生疯狂记笔记，连头都不敢抬，生怕漏掉一个字。

叶婉君的笔终於落在了评分表上。

她在“学科前沿掌握度”

一栏打了满分。

她见过很多优秀的年轻学者，但能在这种高压环境下对答如流且逻辑严密的，林宇是第一个。

欧阳清风的问题更加尖锐。

他上半身前倾，双手交叉放在桌面上：

“你在课堂上演示的这个程序，如果持续叠代优化下去，理论上可以达到什么级別的对话能力？”

林宇想了想，语气十分客观：“如果数据量和算力足够，可以达到接近人类日常对话的流畅度。

但距离真正的通用人工智慧还差得很远。”

欧阳清风面部肌肉微微抽动了一下。