托馬西教授沒有客套，直接丟擲一個極其專業的問題，語速不快，但每個詞都精準地指向演算法的核心—
關於動態模糊場景下邊緣偽影的抑制原理以及演算法的時間複雜度分析。
池宏的英語聽力不算頂尖，但托馬西教授的問題中幾個關鍵詞他聽得清清楚楚：「dynac blur」（動態模糊）。「edge artifact」（邊緣偽影）。「coutationalcoleity」（計算複雜度）。
這正是他剛才透過【方案監測儀】看到的「關鍵瓶頸」之一！
臺上的CEO明顯慌了神，額頭開始冒汗。
他試圖用一些模糊的術語搪塞，比如「我們的AI會自適應學習」。「專利技術不便透露細節」————
這時，托馬西教授旁邊那位儒雅的中年學者也開口了，但同樣清晰有力：「我是加州大學伯克利分校的吉滕德拉。馬利克。我想問一下你們模型的泛化能力。
它如何處理未見過的噪聲模式，尤其是在低光照條件下，噪聲分佈是非高斯且與訊號相關的？」
」lik！Jitendralik！」
這位是物體識別。影像分割領域的絕對權威，他的研究深刻影響了整個領域的發展方向！
兩位大神聯手拷打！這公司要完！
馬利克教授的問題更加刁鑽，直指演算法在真實複雜環境下的魯棒性！
CEO徹底亂了陣腳，支支吾吾，語無倫次，完全無法給出令人信服的回答。
會場的氣氛瞬間從熱烈轉為尷尬和質疑。
人們開始交頭接耳，看向展臺的目光充滿了懷疑。
池宏注意到對方團隊中有一位華裔工程師，臉色慘白，眼神躲閃。
此人正焦慮地自言自語，不知所措。
池宏離得不遠，好奇地走過去，用中文低聲快速問道：「他們問的動態模糊處理。複雜噪聲抑制這些核心難題？你們其實沒解決？」
那華裔工程師像抓住了救命稻草，也顧不上保密了，苦著臉用中文小聲回答：「是————是的！大佬問的正是我們最頭疼。根本繞不過去的坎兒！我們————我們只能對特定樣本做最佳化，根本做不到他們說的即時通用增強————」
就在這時，托馬西教授似乎失去了耐心。
他直接走上臺，拿起CE0剛才用來演示的數位相機，對著臺下隨意拍了一張光線昏暗。人物快速移動導致模糊的照片。
「處理這張，現在。用你的「即時」AI。」托馬西教授的聲音冰冷。
CEO臉色煞白，顫抖著手將照片匯入系統。
幾秒鐘後，處理結果出現在大螢幕上效果慘不忍睹！
原本的模糊變成了更詭異的塗抹和色塊，邊緣出現了大量鋸齒狀偽影，人物的臉更是扭曲變形，比原圖還要糟糕十倍！
會場一片譁然！
馬利克教授也走上臺，指著螢幕上的失敗案例，聲音不大，卻像重錘敲在每個人心上：「這不是創新。這是一個精心策劃的幻象，旨在誤導投資者，浪費嚴肅研究者的時間」」
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