“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ablationstudy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？”