有了顧清塵幫忙，顧-辛理論的講義整理的很快，肖宿只需要用一點時間給他解答一些問題，其他的自然有顧清塵他們解決。
肖宿還是和以前一樣繼續自己的研究，也沒人會拿這些瑣事來打擾他。
研究院辦公室，肖宿脫下羽絨服掛好，開啟電腦，順手把手機調成靜音，翻扣在桌面。
螢幕亮起，他調出自監督框架的解耦特性模組。
小智的架構圖上個月已經迭代到第七版，表徵空間的解耦度達到了0.83，但語義邊界仍有模糊重疊。
表徵空間解耦度其實在一定程度上就是 AI 的大腦，它概念分得清不清、邊界硬不硬，都取決於這個框架搭的怎麼樣。
0.83這個高度其實已經達到了業內頂尖的水平了。
就比如現在比較先進的智慧AI深度求索、open、豆豆等大模型，公開的表徵解耦度，穩定在0.7～0.75這個區間。
這已經是商用模型裡的頂尖水平，絕大多數場景都夠用，語義混淆很少。
但是在肖宿看來都還不夠智慧，他們對於複雜邊界的定義仍然不夠明確。
這在他看來是不完美的。
所以肖宿一直在思考能不能用什麼方式，繼續提高小智的效能。
而最近，他已經有了模糊的想法。
群表示論裡的不可約分解，和特徵空間的正交化，底層結構是相通的。
小智現在對特徵的解耦依賴大量標註資料去引導邊界，但如果在表徵空間裡引入一個類似於群作用的約束，讓不同語義類別在變換下的行為呈現剛性差異……
他拉出一張空白文件，開始寫。
“定義潛在表徵空間Z上的一個緊緻群G的作用，使得不同語義類別對應於不同的軌道型別。透過最大化軌道間距離、最小化軌道內方差，可實現無監督條件下的語義邊界銳化……”
思路漸漸清晰。
他開啟程式碼環境，把框架圖拽出來，開始畫新的模組架構。
群表示層的嵌入、軌道距離的損失函式、剛性正則項的係數初值……
手指敲擊鍵盤的聲音細密平穩。
……
1月15日，清晨七點半，陽光剛剛越過東門的梧桐樹梢，在百年大禮堂的玻璃幕牆上鋪開一片暖金色的光。
這座落成於2008年的建築，是京大最大的會議場館。
灰色花崗岩基座，深藍色玻璃幕牆，簡潔硬朗的線條，透著一種低調的厚重感。
主會場陽光大廳在二樓，能容納一千二百人。
此刻，距離講座開始還有一個半小時，門口已經排起了長隊。
隊伍從二樓的入場口開始，沿著走廊蜿蜒，一直延伸到樓梯，再拐個彎，下到一樓大廳，最後在大門口繞了三圈。
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