陳松柏的問題丟擲後，教室裡的空氣彷彿凝固了。
“這些研究，全是你一個人做的？”
林宇沒有猶豫。
“不是。”
陳松柏微微一愣。他本以為這個年輕人會大談特談自己的研發過程，甚至做好了當場拆穿對方學術造假的準備。
“AI架構的底層框架參考了目前公開發表的多篇頂級論文，包括Transforr架構的原始設計和GPT系列模型的訓練思路。
課堂上展示的程式，部分基礎程式碼是我提前搭建好的。現場完成的是上層的對話邏輯和語義理解模組。”
林宇語氣平淡，措辭精準。“用一句話總結，我是站在巨人的肩膀上完成了最後一步。”
陳松柏在筆記本上記下這段話。他的筆尖在紙面上停留了一瞬，隨後抬起頭，注視著講臺上的年輕人。
教室裡沒有人說話。評審席上瀰漫著一種微妙的緊張感。臺下的學生們連大氣都不敢出，生怕打斷了這場高水平的對話。
葉婉君接過話頭：“你提到的注意力機制在長序列文字上的計算複雜度是O（n2），有沒有考慮過最佳化方案？”
林宇沒有立刻回答。他轉身拿起粉筆，在黑板上快速寫下一組公式。粉筆敲擊黑板的聲音在安靜的教室裡迴盪。
“稀疏注意力和線性注意力是兩個主流方向。前者透過區域性視窗加全域性錨點來降低複雜度，後者用核函式近似來把平方級降到線性級。”
林宇轉過身，指著黑板上的推導過程。
“各有優劣。具體選擇取決於應用場景。如果是處理長篇法律文書，我建議用稀疏注意力。如果是即時語音轉寫，線性注意力更合適。”
前排幾個計算機專業的學生瘋狂記筆記，連頭都不敢抬，生怕漏掉一個字。
葉婉君的筆終於落在了評分表上。她在“學科前沿掌握度”一欄打了滿分。她見過很多優秀的年輕學者，但能在這種高壓環境下對答如流且邏輯嚴密的，林宇是第一個。
歐陽清風的問題更加尖銳。他上半身前傾，雙手交叉放在桌面上：
“你在課堂上演示的這個程式，如果持續迭代最佳化下去，理論上可以達到什麼級別的對話能力？”
林宇想了想，語氣十分客觀：“如果資料量和算力足夠，可以達到接近人類日常對話的流暢度。但距離真正的通用人工智慧還差得很遠。”
歐陽清風面部肌肉微微抽動了一下。他聽出了弦外之音。
“距離真正的通用人工智慧還差得很遠”這句話，暗示著林宇對通用人工智慧的路徑有自己的思考。
一個二本講師，在談通用人工智慧的可行路徑。
這件事情本身就荒謬得讓人無法用常理解釋。
歐陽清風在學術圈摸爬滾打了幾十年，他很清楚林宇剛才隨手敲出來的程式碼裡藏著多少含金量。
那是很多頂級實驗室砸了幾千萬都未必能跑通的邏輯閉環。
蔡易問了一個教育學角度的問題。他臉上的笑容已經完全收斂：“你認為AI在教學領域的應用前景是什麼？會不會取代教師？”
林宇搖頭，回答得很乾脆：
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