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transforer团队做abtion 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。
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