臺下靜了一瞬，然後響起低低的笑聲和議論。
“這也太直接了吧……”
“肖神風格，符合人設。”
“我喜歡，不浪費時間。”
講臺上，肖宿已經點開了PPT第一頁。
標題很簡單：“群作用下的特徵空間統一表示”。
“傳統多模態學習的問題在於，不同資料型別的特徵空間是異構的。”
肖宿的聲音透過麥克風傳遍講堂，清晰而平靜。
“影像用卷積神經網路提取特徵，文字用Transforr，語音用梅爾頻譜。這些特徵向量維度不同，結構不同，度量不同。強行融合就像把蘋果和橘子加在一起算總數，沒有意義。”
他在白板上畫了兩個不相交的圓圈，分別標註“影像特徵空間”和“文字特徵空間”。
“我的思路是，引入群論作為統一框架。”
肖宿切換PPT，出現了一個複雜的數學結構圖。
“所有資料模態，經過編碼器對映到同一個群表示空間。在這個空間裡，影像旋轉、文字語法變換、語音時移，都可以看作群作用。”
臺下，姚毅智院士眼睛一亮，迅速在筆記本上記下幾個關鍵詞。
“關鍵在於對稱性約束。”
“每個資料模態都有其內在對稱性。”
“影像有旋轉、平移、縮放對稱；文字有語法、語義對稱。”
“自監督學習的目標，是在保持這些對稱性的前提下，解耦出獨立的特徵因子。”
他調出了一段程式碼演示。
螢幕上，一個簡單的神經網路正在訓練，輸入是未標註的影像和文字對，輸出是解耦後的特徵向量。
“訓練過程中，系統會自動發現不同模態特徵之間的對應關係。”
肖宿指著螢幕上的損失函式曲線。
“這是群等變約束損失，這是特徵解耦損失。兩者結合，就能實現跨模態的自然對齊。”
錢衛華院士身體前傾，盯著螢幕上的公式。
他是搞超算出身的，對演算法效率極其敏感。
而肖宿展示的這個框架，計算複雜度明顯低於傳統的多模態融合方法。
“具體到實現細節……”
肖宿開始深入技術核心。
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