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    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TranSfOrmer团队做ablatiOn 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。”

    沈一舟的语气变了，之前是学者讨论技术时的精准和克制，现在多了一层东西，是一种按捺不住的急切。

    “幻觉问题。模型一本正经地编造事实，当前最大的痛点。你有没有想过解决方案？”

    林宇瞬间站直了身子。

    这个问题他不是“想过”。是系统返还的知识体系里，已经自然生成了一条完整路径。

    “在生成层之前，插一个事实锚定模块。基于贝叶斯后验概率。”

    “什么思路？”

    “现在主流做法是生成之后做事实校验，拿外部知识库去比对。但本质上是'先说了再查'，效率低，而且模型已经生成的内容会形成路径依赖，纠错成本极高。”
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