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    让你代课,你教学生核聚变?

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    第58章 我的课好像确实惹出大事了(3/4)
    何永辉闭上眼。

    他终于明白,自己今天坐在这间二本大学的教室里听到的东西,到底有多重。

    这根本不是什么产学研项目,这是一颗能把整个行业甚至更多领域炸翻天的雷。

    视线切回那间没有窗户的会议室。

    盘问进入了更深的技术层面。

    “视觉识别的响应延迟是多少?”龙剑风问。

    林宇想了想:“用普通的民用级芯片,三十毫秒左右。

    如果换上专用的边缘计算单元,能压进十毫秒。”

    龙剑风的笔尖停顿了一下:“也就是说,从发现目标到给出动作指令,它比人类的神经反射还要快?”

    “那是硬件决定的,ai架构只是提供了一条最捷径的运算通道。”

    “在复杂背景下,比如烟雾、强光干扰,路径规划算法会受影响吗?”

    “普通的视觉传感器会。”林宇回答,“但刚才在课上我已经演示过了,算法本身支持多模态输入。

    如果你们给它加装红外或者毫米波雷达,它能在全黑或者浓烟环境里,维持毫米级的定位精度。”

    龙剑风在纸上重重地划了一道线。

    “你课上提到,把尺寸放大到一米,就能加装武器平台。”龙剑风翻开另一页,“这种放大,算法上需要重新推倒重来吗?”

    林宇摇头:“不需要。

    底层的物理引擎和运动学逆解模型是通用的。

    只要输入新的质量和尺寸参数,ai会自动调整步态和发力逻辑。

    这就是我说的跨平台迁移能力。”

    “最后那个问题。

    那套行为模仿模块,原始训练数据从哪来的?”

    “网上抓取了两百多段宠物狗的视频。”

    “如果换成战术规避动作呢?”龙剑风抬起头,“比如蛇形走位、掩体寻找、火力点压制判定。

    把这些数据喂给它,需要多长时间能形成肌肉记忆?”

    林宇端坐在那:“我用一块二手显卡训练那只机器狗,花了三天。

    换成你们的大型超算中心,几个小时就够了。”

    会议室里安静下来。

    只有龙剑风奋笔疾书的沙沙声。

    他记录本上已经写满了整整两页,脸色越来越绷紧。

    放在桌角的红色保密电话突然响了。
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