“如果是你同學，在連續下了一整週的暴雨，明天就要考一千米體測的時候，突然對你說這句話呢？”
旁邊一個男生接話：“那就是謝天謝地，明天終於不下雨，可以正常體測了。”
林宇把粉筆按在黑板上，在“今天天氣不錯”這句話下面畫了三個分支。
“同一句話，在不同的語境下，有完全不同的含義。AI要做的，就是把這些語境全部量化，計算出每一種潛在含義的機率，然後挑出那個機率最高的，作為它的回應依據。這就是上下文理解。”
臺下徹底沒有人再去糾結手機訊號的問題了。
所有學生，包括那些沒搶到座位只能坐在書包上的，包括那些把淺色外套鋪在桌子上當草稿紙的，全部全神貫注地盯著講臺。
周昊坐在最後排的角落裡。他的手機雖然斷了網，但本地錄製功能完全不受影響。他死死地按著錄像鍵，螢幕上的紅色計時器一秒一秒地跳動著。
第一排的評審席上，氣氛已經發生了天翻地覆的變化。
葉婉君手裡的簽字筆一直懸在評分表的上方。她根本顧不上低頭去寫評語打分，生怕視線一挪開，就錯過了黑板上的某一行關鍵推導。
蔡易那張總是帶著和氣笑容的圓臉繃得很緊。他面前的筆記本已經寫滿了兩大頁，字跡潦草飛快，完全是在做速記。
歐陽清風的動作最誇張。這位蘇省科技大學計算機系的系主任，直接把那份印著“教學評審”的表格翻到了背面，拿著筆瘋狂抄寫林宇剛才在螢幕上展示的核心程式碼框架。
時間在絕對的專注中飛速流逝。
林宇的板書已經鋪滿了整面主黑板，又順延到了側面的第二塊副黑板上。
他講了詞向量的基本概念，講了注意力機制是如何讓AI學會抓取句子裡的重點的。他甚至用最直白的語言解釋了為什麼AI有時候會一本正經地胡說八道。
“因為機率取樣本身帶有隨機性。它不是在題庫裡找標準答案，而是在計算最可能接在後面的那個詞。算偏了，就成了胡說八道。”
數學。統計學。計算機科學。三個龐大學科的理論壁壘，在林宇的粉筆下被徹底打通。它們變成了一條河流的不同支流，最終匯聚成一套清晰可見的底層邏輯。
系統的提示音在腦海中幾乎沒有間斷過。
每隔幾分鐘，就有新的知識節點被點亮。林宇清晰地感覺到，自己對人工智慧領域的認知正在以一種恐怖的速度向上攀升。
他已經不僅僅是理解現有的技術框架了。他開始看到那些主流架構的致命缺陷，甚至看到了突破這些侷限性。實現真正通用人工智慧的可能路徑。
這種感覺很危險，也極具誘惑力。
但他硬生生剋制住了。
這是一堂給本科生上的公開課，不是國家級的科研前沿討論會。把基礎架構講透就已經足夠驚世駭俗了。那些超前的東西，留在腦子裡就好。
牆上的掛鐘指向了九點五十五分。
六十分鐘的展示課時間到了。
林宇放下手裡僅剩的一點粉筆頭。他拍了拍手上的白色粉筆灰，轉過身，面向第一排的評審席。
“今天的課就上到這裡。”林宇的語氣平穩客氣，沒有任何炫耀的成分，“各位評委老師，接下來是提問和互動環節。時間交給你們。”
教室裡的空氣在這一瞬間繃緊了。
將近兩百個人的注意力，整齊劃一地從林宇身上轉移到了評審席。
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