【第38章 清華的電話，他聊了四十七分鐘】
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他抬頭往遠處瞥了一眼。
白色商務車還停在原位，車窗上映著路燈的橘黃色反光，看不清裡麵坐的人。
林宇收回視線，按下了回撥鍵。
嘟——
第二聲還沒響完，對麵接了。
“林老師？”
聲音比他預想中年輕，語速快，帶著一種常年泡實驗室的人才有的乾脆。
“沈教授，剛看到您的短信。”
“方便聊幾分鐘嗎？”
“方便。”
沒有“久仰大名”，沒有“冒昧打擾”，連“您最近很火”這種廢話都省了。
“林老師，你展示課上那個對話程序的底層架構，我反複推演了三個小時。”
林宇握著手機的手微微收緊。
展示課的前十二分鐘流出去了，那部分隻有投擲粉筆和預測股票，跟AI架構的核心代碼八竿子打不著。後半段被王誌海全麵封鎖，所有學生手機裡的影像資料都做了處理。
沈一舟怎麼拿到的？
“沈教授，展示課後半段的內容已經被限製傳播了，您的信息來源是？”
電話那頭頓了一拍，然後沈一舟笑了。
那笑聲裡沒有心虛，反而很坦蕩。
“省教育廳有個朋友，在現場聽了你的課。他沒拍視頻，但手抄了幾頁你的板書推導過程。不是代碼，全是數學公式。拍了照片傳給我的。”
停了一下。
“我根據你的數學推導，反向還原了程序的大致架構走向。”
林宇的拇指在褲縫上蹭了兩下。
幾頁板書推導，還不完整，中間肯定有斷層和缺失。
沈一舟硬是從這些殘缺的碎片裡，把架構的核心邏輯拚了出來。
對方不愧是頂尖學府的人。
“方案是我自己推的。”林宇回答。
“能解釋一下壓縮維度的動機嗎？64維降到16維，按常規理解，信息損失會非常嚴重。”
林宇腦子裡，係統返還的宗師級AI知識體係自動運轉。
“因為64維本身就過剩了。”
他往下講，沒用任何學術腔。
“主流架構用64維，是五年前Transformer團隊做ablation study時的最優解。但那是五年前的數據規模。現在訓練語料翻了上千倍，高維度的邊際收益在急劇衰減，大部分維度占了算力，對語義理解的貢獻接近於零。”
“繼續。”
“壓到16維確實會丟一部分細粒度的語義信息。所以我在交叉層加了動態加權來補償。讓模型自己決定，每次推理中哪些維度值得保留，哪些直接丟。權重不是固定的，根據上下文實時調整。”
電話那頭傳來筆尖劃紙的聲音，急促、密集，刷刷刷響了十幾秒。
“林老師，再問一個。”
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沈一舟的語氣變了，之前是學者討論技術時的精準和克製，現在多了一層東西，是一種按捺不住的急切。
“幻覺問題。模型一本正經地編造事實，當前最大的痛點。你有沒有想過解決方案？”
林宇瞬間站直了身子。
這個問題他不是“想過”。是係統返還的知識體係裡，已經自然生成了一條完整路徑。
“在生成層之前，插一個事實錨定模塊。基於貝葉斯後驗概率。”
“什麼思路？”
“現在主流做法是生成之後做事實校驗，拿外部知識庫去比對。但本質上是'先說了再查'，效率低，而且模型已經生成的內容會形成路徑依賴，糾錯成本極高。”
他頓了一下。
“我的思路反過來。在模型選擇下一個token之前，先過一道貝葉斯篩。候選token的概率分布和訓練語料中的事實分布做交叉驗證，偏差超過閾值，直接在源頭截斷，不讓它進入生成序列。”
電話那頭的筆停了。
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