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演示厅内。
申鹏、章雷和许心等投资人的注意力一半在陈源的身上，另一半则是在周崇言与张智本两位院士身上。
他们对于这种尖端技术没有足够的判断力，只能从两位顶尖院士的反应去推测，当然要心思分成两路。
周崇言、张智本和卢正等科研人员则单纯多了。
他们的注意力只有一个，那就是陈源的演讲。
周崇言与张智本原本在各自领域内便是顶尖到绝对权威的存在。
卢正、陆承舟和张元亮等人，在各自行业内也是翘楚。
这些国内顶尖的科研人员，原本无需来到开源科技这个初创公司。
他们之所以来了，不就是冲着陈源来的吗？
又或者说，他们是冲着陈源这一次项目而来的。
若是量子拓扑穷举验证人工智能项目当真能够做成，对于这些科研人员的“历史地位”，可是有着极高的“加成”。
另外，大多数科研人员比较纯粹，希望能够接触到更先进的技术。
他们深知陈源打造的引力约束核聚变装置，里面蕴藏的技术究竟有多么不可思议，也深知绝非核物理一个专业能够概括，所以在他们的心目中，很希望这一次项目，陈源也能给他们带来足够多的惊喜。
在众人注视当中，陈源缓声讲述道：“三层架构分别是经典张量神经网络层、符号逻辑推理层和量子退火拓扑层，这三层架构相互嵌套与彼此耦合，是缺一不可的技术，待会你们听完，便知道为什么我能实现规避算力爆炸和实现精准拓扑穷举的量子拓扑穷举验证人工智能了。”
三层架构听上去很简单，好像就那么回事。
实际上周崇言、张智本和张元亮等人十分清楚，其中的技术含金量，可能是他们无法想象的高。
陈源简单地介绍了一下三层架构的职责和原理。
下方的人大致听得懂逻辑，只不过这种原理陈源说得太简略了，给人一种空中阁楼的感觉。
当陈源讲解完三重架构分工原理以后，主动说道：“你们有什么不解的地方，可以随时举手提问。”
这边话音刚落，一名中科院量子信息实验室的资深研究员便举了手。
陈源记性很好，点名道：“谷研究员，有什么问题？请讲。”
谷研究员站起身推了推眼镜架，问出一个关键问题道：“陈院士，您刚才介绍三层架构的大致逻辑与原理，我们听得懂，暂时找不出问题，只不过您讲得太简略了，很多地方我始终想不明白，所以想向您请教一下。”
他这话说得比较含蓄，因为陈源讲解得太简单，这群科研人员根本没法验证原理与逻辑行不行。
周崇言、张智本和张元亮等人都是这么想的。
他们在听到谷研究员提出这个问题的时候，一个个露出了好奇之色，想听听陈源怎么回答。
陈源稍微沉吟了片刻，询问道：“你是想问具体的分布实现方案、硬件适配方式与算法落地路径，还是让我把原理说得再仔细一些？”
谷研究员眨眼道：“能都讲解得详细一些吗？”
“好。”
陈源直接答应下来，“我从第一层开始，逐一拆解具体的细节。”
周崇言、张智本与陆承舟等人立刻坐直身体，还有人拿出了笔和本子准备随时记录。
另一侧的申鹏、章雷和许心等人也是如此。
他们是不太懂技术，但不妨碍记录下来，回头找人慢慢验证啊。
陈源轻声道：“第一层架构是经典张量神经网络层，让我们来看一下大屏幕。”
说着，他轻点讲台控制台。
身后巨型投影屏幕瞬间亮起。
原本空白的画面瞬间铺满密密麻麻的高维数学公式与拓扑空间结构图。
一个个图谱和公式，均为实时演算生成，但让人能够一眼便看得出层级清晰。
陈源对着投屏画面，细致拆解讲解道：“经典张量神经网络层，最核心的作用，就是解决传统AI无法处理高维生物拓扑非结构化数据的致命短板，传统神经网络只能识别规整的二维矩阵数据，但基因序列、蛋白折叠和细胞相位这类生命信息，全是高维散乱拓扑数据流，这也是普通AI根本做不了生命科学深度穷举推演的根本原因。”
陆承舟作为这方面的顶尖专家，自然知道陈源说得没错，在那边颔首赞同。
“第一步，重构张量空间基底。”
随着陈源的讲解，投屏画面立刻弹出两组对比模型。
左侧是传统AI死板规整的欧式平面运算网格。
只要是个人都能看得出，这种运算网格单调扁平，并且维度单一。
右侧的黎曼拓扑空间曲面则不一样，它看上去层层卷曲，是以多维延展展开的，完美适配高维散乱数据的分布形态。
两者的优劣差距可谓是一目了然。
申鹏这个不太懂这方面技术的人，都能够从两幅图对比，看得出哪个更具有优势。
陈源继续讲解道：“我放弃行业通用的欧式空间拟合范式，改用高维黎曼拓扑张量重构算法，将生物测序、显微观测和基因调控这些杂乱无章的维度混乱实测数据，统一映射到固定曲率的高维拓扑运算空间，一次性解决数据维度错位导致的失真和无法迭代的行业顽疾。”
这是对第一步技术的总结。
申鹏暂时还不明白可行不可行，毕竟不是这方面的专家嘛。
“第二步，完成离散数据流的拓扑锚定编码。”
陈源再次操控控制台。
投屏迅速切页，一串高精度四阶张量运算公式赫然显现。
公式下方同步动态演示基因位点、蛋白结构的全程锚定过程。
陈源讲解道：“传统AI采用的线性编码，只会记录冰冷的数字信息，会丢失生命结构的空间核心特征，我采用多阶张量秩分解编码方案，对每一个基因位点、蛋白链和细胞状态波动，都进行四阶张量标记，完整保留位置、相位、势能与关联度四大核心信息。”
他看向大家，总结第二步技术道：“简单来说，就是让人工智能真正‘看懂’生命的空间结构，而非单纯读取一串数据。”
章雷眨了眨眼睛，觉得这个技术很精妙。
当然，以他的水平，也仅仅能够感觉到这技术很精妙，说不出真正精妙在何处。
“第三步，也是最关键的工程突破，重构神经网络的权重迭代规则。”
陈源又一次点击控制台。
屏幕画面再次切换，左右分列呈现了两套迭代模型。
左侧传统梯度下降模型，迭代越久越固化，最终趋于平稳僵化，缺乏动态适配性。
右侧陈源自研的拓扑迭代模型，始终贴合拓扑曲线动态微调与持续优化。
只要稍微懂一点这方面技术的人都能知道，这套拓扑迭代模型适配性拉满。
陈源朗声道：“传统AI是对称梯度拟合，训练到最后只会趋近概率平均值，这种死板固化的方式，完全适配不了生命体无时无刻的动态熵变，我设计的非对称拓扑梯度迭代机制，让网络权重不再向概率均值收敛，而是向拓扑结构稳态收敛，它在每一次迭代时，都会自动修正高维空间偏差，贴合生命体系的动态变化，实现真正的结构学习，而非机械的数据背诵。”
许心微微睁大眼睛，被这种模式弄得有些讶然。
“最后一步，底层硬件适配优化。”
陈源再次切换投屏内容。
此时，屏幕定格在一套清晰的芯片指令集架构图上。
专属拓扑运算模块在这里整齐排布，上面的架构图优化路径一目了然。
陈源道：“这套自研算法，在传统GPU框架下运行效率极低，根本无法支撑海量运算，所以我配套设计了量子芯片专用算子库，精简所有冗余浮点运算，针对拓扑张量运算做专属指令集裁剪，后续我们自研的生物专用ASIC芯片，可直接适配第一层神经网络的海量并行运算，从算法到硬件形成完整闭环，彻底攻克超级算力爆炸的核心难题。”
他讲解得非常清晰，也比较通俗易懂。
申鹏、章雷和许心等投资人，即便对技术不太懂，这会儿也能感觉到不同寻常。
只是再怎么感觉到不同寻常，他们到底对技术不懂，无法判断出行不行。
如果无法做出准确判断就胡乱投资，可是会亏得血本无归。
因此，申鹏、章雷和许心等人，不会盲目地根据自己感觉来决定是否投资，而是采取了一开始他们思考的办法，那就是留意周崇言和张智本两位院士的反应。
于是，他们在陈源讲解第一层架构结束之后，迅速将目光挪到了周崇言和张智本两人的脸上，想看看这两位院士的反应，到底是什么样的。
这不看过去还好。
一看过去，申鹏、章雷和许心等人吓一跳。
他们怎么都没有想到，此刻的周崇言与张智本二人，竟然露出了满脸惊愕之色。
不用说也知道了，陈源刚才讲解的那些技术，绝对惊人到不敢相信。
否则周崇言与张智本两位各自领域内的泰斗权威，不会吃惊到这种地步！