林宇舉著那條斷腿，對著全班學生，語氣平靜得像在說今天天氣不錯。
“材料是從學院倉庫裡順手拿的，做得比較粗糙。”
教室裡的緊張氣氛瞬間被這句話衝散了。
有幾個學生忍不住，“噗嗤”一聲笑了出來。
但沒人敢笑得太大聲，所有人都瞪大眼睛看著他。
林宇把斷掉的機器腿擱在講桌上，用手指捏了捏斷裂處的金屬介面。
材料太薄了，是倉庫裡翻出來的鋁合金廢料，截面只有兩毫米，跑了不到十分鐘就扛不住反覆的彎折應力。
他在黑板上補了一行字。
“機械結構強度不足——材料學與力學的交叉問題。”
然後他轉過身來，把斷腿舉起來給全班看。
“這個地方斷了，原因很簡單。鋁合金的疲勞極限大約在80到120兆帕之間，反覆彎折十幾次就開裂了。
換成鈦合金或者碳纖維複合材料，壽命至少翻五倍。
但那些材料我買不起，所以你們看到了——最先進的AI裝在最廉價的殼子裡，結果就是走兩步腿斷了。”
教室裡爆發出一陣善意的笑聲。
這是那種帶著心疼和佩服的笑。
一個大學講師用倉庫廢料攢了一隻機器狗，然後在三百多人面前把它跑斷了腿。
太窮了。
但也太牛了。
林宇把斷腿放回桌上，拿起粉筆，在黑板上一邊畫圖一邊開始講解機器狗的AI邏輯。
他從最核心的部分講起。
“你們剛才看到它找到我之後跳了一下。”林宇在黑板上畫了一個狀態機的示意圖，“很多人第一反應是‘它有感情了’。錯。它沒有感情。它有的是一組預訓練的行為資料。”
他在狀態機的幾個節點旁邊標註了標籤：搜尋。接近。確認。反饋。
“我在訓練它的時候，給它餵了一批真實的狗狗行為影片資料。
大概兩百多段短影片，全是家養犬看到主人時的反應——跑過去。搖尾巴。原地打轉。前腿撲。
這些行為被拆解成關節角度變化的時間序列，用強化學習的框架讓機器狗模仿。”
他在黑板上寫下了強化學習的基本公式：Q（s，a） = R + γ。xQ（s，a）。
“翻譯成人話就是：它做了一個動作，如果這個動作讓它更接近目標，就給一個正獎勵。
如果偏了，給負獎勵。
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