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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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