手指机械地滚动页面，一条条标题从屏幕上滑过去，没有一条能让他的手指停下来。
直到一条推送从信息流的底部浮上来。
标题很长，带着短视频平台特有的夸张口吻：《二本大学讲师公开课现场写ai程序，评审专家当场震惊！
》
宋琦的手指悬在触控板上方。
“二本大学讲师”和“现场写ai”这两个词拼在一起，怎么看怎么像标题党。
他差一点就划过去了。
差一点。
但“ai”这两个字在凌晨两点钟的大脑里，比白天要重得多。
他点了进去。
视频是剪辑过的，后半段被掐掉了，只保留了前面二十分钟左右的内容。
画面里一个戴黑框眼镜的年轻人站在讲台上，粉笔字写得飞快，黑板上的公式一行接一行地铺开。
宋琦最初是当乐子看的。
公开课上“现场写ai”，这种噱头他见得多了。
大学里搞公开课演示，十个有九个是提前写好代码拿出来跑一遍，再配上一套ppt吹半小时。
但他的表情在三分钟之后变了。
那个人在黑板上推导的不是玩具级别的demo逻辑。
维度压缩方案、动态加权机制、语义锚定模块。
每一个环节的数学推导都完整到可以直接拿去跑代码的程度。
而且他是当着两百个人的面，一笔一笔写出来的。
没有停顿。
没有翻笔记。
粉笔在黑板上划过的速度匀得吓人，好像那些公式不是在被“推导”，而是在被“默写”。
宋琦的后背不知道什么时候离开了椅背。
他把视频暂停，用截图工具框住了黑板上某一帧的公式，放大到屏幕能显示的最大尺寸。
然后他盯着那张截图，四分钟没眨眼。
不是夸张。
因为他看到了一个东西。
那个年轻人在语义锚定模块里用了一种他从来没见过的张量降维方法。
方法本身并不复杂，甚至可以说优雅得过分，但它绕开了目前所有主流架构都绕不开的一个瓶颈：高维语义空间的信息塌缩问题。
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