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transforr团队做abtionstudy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&39;先说了再查&39;，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。”

他顿了一下。

“我的思路反过来。

在模型选择下一个token之前，先过一道贝叶斯筛。

候选token的概率分布和训练语料中的事实分布做交叉验证，偏差超过阈值，直接在源头截断，不让它进入生成序列。”

电话那头的笔停了。

安静了很久。

“计算开销呢？每一步都做后验概率计算，推理速度会被拖垮。”

“所以锚定模块不是每一步都触发。”

林宇的语速不急不慢，“只有当生成层的困惑度突然飙升——模型自己也&39;拿不准&39;的时候——锚定模块才介入。

常规生成任务，根本不需要额外计算。”

对面没有声音了。

安静得只剩风声。

林宇低头看了眼屏幕，通话时间还在跳。

没断。