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第94章 显而易见的局限（第2页）

“紧张？你看佐藤事件他紧张了吗？直接围脖甩清单打脸，那叫一个乾脆利落。”

“也是……不过这次不一样啊，现场提问，万一答不上来怎么办？”

“答不上来？兄弟你是没看肖神的论文吧？他那套理论，我敢说台下能完全听懂的不超过五十人。还提问呢，能问出像样问题就不错了。”

“臥槽，这么夸张？那我岂不是来当气氛组的？”

“自信点，把『岂不是去掉。咱们就是来见证歷史的，听懂多少算多少。”

一点五十分，陈景明、顾清尘、江明远跟著一眾京大领导入场，在前排嘉宾席就座。

江明远满脸红光，看著座无虚席的讲堂，心里已经在盘算今年的招生宣传片该怎么剪了。

一点五十五分，讲堂里的灯光暗了下来，只留下讲台上的照明。

嘈杂声渐渐平息，所有人都屏住呼吸，看向舞台侧方的入口。

一点五十八分，肖宿出现了。

他还是那身打扮，浅灰色t恤，深色牛仔裤，黑色双肩包。

走上讲台的步伐平稳，放下背包，插好u盘，打开ppt，调试麦克风。

整个过程行云流水，花了不到一分钟。

两点整。

肖宿抬起头，看向台下。

八百多双眼睛聚焦在他身上，那种被注视的压力足以让任何人紧张。

但他的语气依旧平稳。

“我是肖宿，今天讲群论在自监督特徵解耦中的应用，以及周氏猜想证明中的方法技巧。”

没有开场白，没有感谢致辞，除了名字外没有多余的自我介绍，直接进入正题。

台下静了一瞬，然后响起低低的笑声和议论。

“这也太直接了吧……”

“肖神风格，符合人设。”

“我喜欢，不浪费时间。”

讲台上，肖宿已经点开了ppt第一页。

標题很简单：“群作用下的特徵空间统一表示”。

“传统多模態学习的问题在於，不同数据类型的特徵空间是异构的。”

肖宿的声音通过麦克风传遍讲堂，清晰而平静。

“图像用卷积神经网络提取特徵，文本用transformer，语音用梅尔频谱。这些特徵向量维度不同，结构不同，度量不同。强行融合就像把苹果和橘子加在一起算总数，没有意义。”

他在白板上画了两个不相交的圆圈，分別標註“图像特徵空间”和“文本特徵空间”。

“我的思路是，引入群论作为统一框架。”

肖宿切换ppt，出现了一个复杂的数学结构图。

“所有数据模態，经过编码器映射到同一个群表示空间。在这个空间里，图像旋转、文本语法变换、语音时移，都可以看作群作用。”

台下，姚毅智院士眼睛一亮，迅速在笔记本上记下几个关键词。

“关键在於对称性约束。”

“每个数据模態都有其內在对称性。”

“图像有旋转、平移、缩放对称；文本有语法、语义对称。”

“自监督学习的目標，是在保持这些对称性的前提下，解耦出独立的特徵因子。”

他调出了一段代码演示。

屏幕上，一个简单的神经网络正在训练，输入是未標註的图像和文本对，输出是解耦后的特徵向量。