第38章 清华的电话，他聊了四十七分钟 (第1/2页)
　　
　　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TranSfOrmer团队做ablatiOn StUdy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'先说了再查'，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'拿不准'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。
　　
　　“林老师。”
　　
　　沈一舟再开口的时候，语气跟二十分钟前完全不是一个人。
　　
　　“我做了二十二年的自然语言处理。”
　　
　　
　　
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