他抬头往远处瞥了一眼。



白色商务车还停在原位,车窗上映着路灯的橘黄色反光,看不清里面坐的人。



林宇收回视线,按下了回拨键。



嘟——



第二声还没响完,对面接了。



“林老师?”



声音比他预想中年轻,语速快,带着一种常年泡实验室的人才有的干脆。



“沈教授,刚看到您的短信。”



“方便聊几分钟吗?”



“方便。”



没有“久仰大名”,没有“冒昧打扰”,连“您最近很火”这种废话都省了。



“林老师,你展示课上那个对话程序的底层架构,我反复推演了三个小时。”



林宇握着手机的手微微收紧。



展示课的前十二分钟流出去了,那部分只有投掷粉笔和预测股票,跟ai架构的核心代码八竿子打不着。后半段被王志海全面封锁,所有学生手机里的影像资料都做了处理。



沈一舟怎么拿到的?



“沈教授,展示课后半段的内容已经被限制传播了,您的信息来源是?”



电话那头顿了一拍,然后沈一舟笑了。



那笑声里没有心虚,反而很坦荡。



“省教育厅有个朋友,在现场听了你的课。他没拍视频,但手抄了几页你的板书推导过程。不是代码,全是数学公式。拍了照片传给我的。”



停了一下。



“我根据你的数学推导,反向还原了程序的大致架构走向。”



林宇的拇指在裤缝上蹭了两下。



几页板书推导,还不完整,中间肯定有断层和缺失。



沈一舟硬是从这些残缺的碎片里,把架构的核心逻辑拼了出来。



对方不愧是顶尖学府的人。



“方案是我自己推的。”林宇回答。



“能解释一下压缩维度的动机吗?64维降到16维,按常规理解,信息损失会非常严重。”



林宇脑子里,系统返还的宗师级ai知识体系自动运转。



“因为64维本身就过剩了。”



他往下讲,没用任何学术腔。



“主流架构用64维,是五年前transforer团队做abtion study时的最优解。但那是五年前的数据规模。现在训练语料翻了上千倍,高维度的边际收益在急剧衰减,大部分维度占了算力,对语义理解的贡献接近于零。”



“继续。”



“压到16维确实会丢一部分细粒度的语义信息。所以我在交叉层加了动态加权来补偿。让模型自己决定,每次推理中哪些维度值得保留,哪些直接丢。权重不是固定的,根据上下文实时调整。”



电话那头传来笔尖划纸的声音,急促、密集,刷刷刷响了十几秒。



“林老师,再问一个。”



沈一舟的语气

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