陳陽接過控制檯的鍵盤，手指在機械軸上敲擊出一串清脆響聲。
螢幕上，程式碼如瀑布般重新整理，一個新的演算法模組被嵌入神經網路深處。
“檢測到宿主正在使用計算機技術和程式設計技術。”
“計算機技術熟練度+1000！軟體程式設計熟練度+1000！”
“計算機技術高階（3000/10000）”
“軟體程式設計技術高階（8000/10000）”
“這是我設計的‘情境自適應注意力’。”
陳陽邊敲程式碼邊解釋。
“引入了一個隱變數層，即時感知輸入資料的統計特徵、語義密度、邏輯複雜度，動態生成注意力權重矩陣。”
“在簡單任務上，注意力會聚焦關鍵資訊；在複雜任務上，注意力會均勻分佈，防止過早收斂。”
隨著新演算法的載入，全息投影中的神經網路開始發生微妙變化——那些光點的流動不再均勻，而是像有生命般聚散離合，在某些關鍵節點形成明亮光團，在某些冗餘區域則稀疏如星。
實驗室一片寂靜，只有伺服器風扇的低沉嗡鳴。
所有工程師都盯著全息投影，看著那個神經網路展現出前所未有的、彷彿擁有“意識”般的動態行為。
“這……”
林薇張了張嘴，聲音發顫。
“這已超出了現有深度學習理論的框架……陳總，您這個演算法，是從哪來的靈感？”
“從人腦。”
陳陽摘下AR眼鏡，目光掃過實驗室裡年輕的面孔。
“人腦處理資訊時，不是均勻用力，而是動態分配資源。看小說時，視覺皮層活躍；解數學題時，前額葉皮層活躍；聽音樂時，聽覺皮層和情緒中樞協同工作。”
“‘開天’要成為真正的通用人工智慧，就必須具備這種‘資源動態排程’的能力。”
他頓了頓，繼續道：“而且，這只是一個開始。”
“下一步，我要你們實現‘跨模態知識遷移’——讓‘開天’在文字、影像、語音、影片、結構化資料等不同模態間，自由遷移學到的知識和能力。”
“看到一個蘋果的圖片，能說出它的味道、營養、種植方法；讀到一段程式碼，能自動生成視覺化介面；聽到一段音樂，能分析出情感基調和和絃走向。”
“這……這需要多少資料？”
一個年輕工程師忍不住問道。
“資料不是關鍵，架構才是。”
陳陽目光落在他身上，繼續道：
“傳統的多模態模型，是把不同模態的資料強行拼接在一起訓練。我要的架構，是讓不同模態的編碼器、解碼器、中間表示，自然融合成一個統一的‘認知空間’。”
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