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第 52 章 休息室（第1页）
汤老师接过楚天青的笔记本，翻看了几页，赞叹道：“你的理解力很强，问题也提得很有深度……真不错。”
她合上笔记本：“你真的需要一个好导师。你现在对理论的理解已经很深入了，等你以后进了实验室，亲手做出一个实践项目，你会有更大的收获。”
楚天青心里一阵激动，但是周围还有不少人，她不能表现得太明显，只能微微一笑：“谢谢汤老师，谢谢您，我会继续努力的。”
“你放心，”汤老师收好了笔记本，“等到讲座结束后，我会亲手把这个本子交给林教授。”
楚天青使劲点头。
她站在汤老师身后，跟着队伍一起往阶梯教室走去。前方的人一个接一个走进教室。她手里虽然空着，心里却踏实了许多，不自觉地挺直了脊背。
队伍缓缓向前移动，楚天青距离那些保镖更近了。他们身上没有工牌，也没有明显标识，只是沉默地站在教室之外，一动不动，像是一道坚固的防线。
他们的目光在每一个经过的人身上掠过，多年训练让他们养成了辨认危险的直觉。他们的审视不带情绪，既精准，又冰冷，还有一丝隐隐的压迫感。
楚天青与他们距离越近，心跳就越快，甚至不敢大声喘气。
其中一位女保镖留着短发，额前一缕碎发贴在鬓角，五官轮廓分明，身高比大多数人更高，肌肉也比大多数人更健硕。她站姿笔直，仿佛下一个动作就是拔枪射击。当然，她身上并没有枪，只是气场太强了。
她察觉到了楚天青的视线，微微侧头，目光擦过楚天青的脸，明明只是极轻极短的一个扫视，却让楚天青浑身肌肉紧绷，久久无法放松下来。
楚天青脸颊涨红，忍不住对汤老师说：“雇佣兵……好、好专业啊，他们应该受过系统性的实战训练吧？”
汤老师笑了笑，轻声提醒：“我们说话小声点，他们都能听见。”
汤老师还说：“等你哪天做了林教授的学生，说不定……也会有这种级别的安保待遇。”
“我？”楚天青的声音几乎低到听不见，“可我只是一个普通学生啊。”
汤老师笑意不减：“你一点都不普通，好吗？相信自己。”
队伍继续往前移动，在阶梯教室门口，安保人员逐一扫描通行证，确认无误后，才侧身让开一条路。
楚天青递交了自己的通行证，跟在汤老师身后走进教室。
她们的座位靠近前排，楚天青很惊讶。不过，她想到了汤老师认识林教授，也就没说什么，走到指定的座位上，抱着书包，偷偷看了看周围，悄悄坐下来了。
教室里的人越来越多。
到了上午九点半，整个阶梯教室已是座无虚席，还有不少没抢到座位的听众只能坐在过道的地毯上，甚至靠墙站立。
楚天青双手搭在前排椅背上，身体略微前倾，双眼一直望着讲台。她等了不到一分钟，就看见一道身影从教室侧门走了进来。
是林知夏教授。
林知夏比楚天青想象中更年轻，也更沉静。那是一种很特别的气质，不高傲，不冷漠，也不是遥不可及，让人自然地想起“可信”这个词。她一走进来，就让人感受到她的不同之处，她不像是来展示报告的，倒像是
来解决具体问题的。（）
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“好厉害，”楚天青小声感叹，“她看起来就很像我的学姐。”
汤老师轻轻一笑：“说不定你们还挺投缘的呢。”
就在这时，讲座正式开始。
本次讲座的主题是《量子退相干中的语言结构恢复》。
这是一个令人震惊的研究方向。量子退相干，是当前阻碍量子计算走向实用的核心难题。它指的是，量子态在运行过程中与外部环境发生作用，失去叠加与纠缠特性，导致整个计算过程崩溃。
林知夏今天要探讨的，是如何利用跨尺度人工智能算法，在不稳定的量子系统中重新识别和重构“信息结构”，让人工智能学会在混乱之中恢复秩序。
这个课题，实在太超前了，像是科幻小说里的故事，却又真实地摆在楚天青眼前。
楚天青往后靠了靠，后背完全贴到了椅子上。她目不转睛，盯着林知夏，生怕自己漏听了一个字。
阶梯教室里，大多数人都在安静听讲，偶尔有些窃窃私语，也很快归于平静。
林知夏的语速不快不慢，楚天青听得入神，脑海里思维翻涌，忍不住从自己的角度发散联想。她惊讶于林知夏的研究跨度，也被林知夏清晰的思路深深吸引。
讲座进行到一半，林知夏忽然看向台下：“我注意到今天也有不少本科生来听课了，那我问一个问题，如果一个量子比特在传输中遭遇部分相干性丢失，但仍保留部分相位信息，在我们不知道初态的前提下，如何用AI模型恢复原始信息结构的语言规则性，同时抑制重构过程中噪声的累积放大效应？哪类模型最适合，为什么？”
不少学生试探性地举起了手。
楚天青也举手了，举得不高，她不确定自己是否有资格回答这个问题。她低着头，表情有些迟疑。
汤老师忽然抬起双手，朝台上做了一个明确的指引动作，仿佛划出了一道聚光灯，落在楚天青的头顶：“选她。”
楚天青还是很紧张，但也有点想笑。她很感谢汤老师的支持，哪怕今天是第一天认识汤老师，她也知道汤老师是个很好的人。
林知夏对汤老师笑了笑：“好，那位穿着省立一中校服的同学，请你回答。”
楚天青放开怀里的书包，站起身来，结结巴巴道：“林、林教授，您好，我、我今天跟着汤老师来的，我看过您的论文，全看过了，我觉得，我们可以……”
林知夏没有丝毫不耐烦，仍在等待楚天青的解释。
楚天青的声调逐渐平稳：“我们可以尝试……使用跨模态的变分自编码模型，它、它不依赖于标签，能通过输入数据的分布学习结构的内在规则。如果把量子比特的相位信息看作一种隐含的语言规则变量，模型可以通过无监督方式拟合概率分布，重构原始的信息结构。同时，模型中的KL散度项能有效约束潜变量空间，降低高熵扰动造成的结构失真。”
林知夏听完，满意地点了一下头，轻轻一笑：“很好，这是目前我们在建模中尝试的方向之一，你应该不是第一次接触这种架构了吧？”
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