陈松柏的问题抛出后，教室里的空气仿佛凝固了。
“这些研究，全是你一个人做的？”
林宇没有犹豫。
“不是。”
陈松柏微微一愣。他本以为这个年轻人会大谈特谈自己的研发过程，甚至做好了当场拆穿对方学术造假的准备。
“AI架构的底层框架参考了目前公开发表的多篇顶级论文，包括Transformer架构的原始设计和GPT系列模型的训练思路。
课堂上展示的程序，部分基础代码是我提前搭建好的。现场完成的是上层的对话逻辑和语义理解模块。”
林宇语气平淡，措辞精准。“用一句话总结，我是站在巨人的肩膀上完成了最后一步。”
陈松柏在笔记本上记下这段话。他的笔尖在纸面上停留了一瞬，随后抬起头，注视着讲台上的年轻人。
教室里没有人说话。评审席上弥漫着一种微妙的紧张感。台下的学生们连大气都不敢出，生怕打断了这场高水平的对话。
叶婉君接过话头：“你提到的注意力机制在长序列文本上的计算复杂度是O(n??)，有没有考虑过优化方案？”
林宇没有立刻回答。他转身拿起粉笔，在黑板上快速写下一组公式。粉笔敲击黑板的声音在安静的教室里回荡。
“稀疏注意力和线性注意力是两个主流方向。前者通过局部窗口加全局锚点来降低复杂度，后者用核函数近似来把平方级降到线性级。”
林宇转过身，指着黑板上的推导过程。
“各有优劣。具体选择取决于应用场景。如果是处理长篇法律文书，我建议用稀疏注意力。如果是实时语音转写，线性注意力更合适。”
前排几个计算机专业的学生疯狂记笔记，连头都不敢抬，生怕漏掉一个字。
叶婉君的笔终于落在了评分表上。她在“学科前沿掌握度”一栏打了满分。她见过很多优秀的年轻学者，但能在这种高压环境下对答如流且逻辑严密的，林宇是第一个。
欧阳清风的问题更加尖锐。他上半身前倾，双手交叉放在桌面上：
“你在课堂上演示的这个程序，如果持续迭代优化下去，理论上可以达到什么级别的对话能力？”
林宇想了想，语气十分客观：“如果数据量和算力足够，可以达到接近人类日常对话的流畅度。但距离真正的通用人工智能还差得很远。”
欧阳清风面部肌肉微微抽动了一下。他听出了弦外之音。
“距离真正的通用人工智能还差得很远”这句话，暗示着林宇对通用人工智能的路径有自己的思考。
一个二本讲师，在谈通用人工智能的可行路径。
这件事情本身就荒谬得让人无法用常理解释。