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    程建国坐在座位上，背挺得笔直，手里的笔在笔记本上飞速滑动，发出沙沙的声响。

    这是开课以来，他第一次在开头五分钟内，没有跟丢老师的节奏。

    林宇随手在黑板上画了一个极其潦草的人脸轮廓，然后在上面标准了七个关键的坐标点。

    “特征提取，就是把这七个点，通过一个叫‘矩阵变换’的东西，变成一串数字。”

    “再结合我们上节课讲的概率论。当系统扫描到一张新的人脸，提取出来的七个坐标点，跟数据库里你那串数字的吻合度超过99.7%这个阈值时，系统就会判定——这是同一个人。”

    “人脸识别是这样，声纹识别是这样，甚至判断一篇文章是不是你写的，也是这样。”

    他一口气举了三个例子，每个例子都用一道简短的推导题收尾。

    程建国跟上了前两道。第三道关于文字风格判别的，他在某个公式转换的环节卡住了半步，但他没有停笔，直接跳了过去，继续追赶林宇的思路。

    走廊外。

    高天易本来背对着教室，正在检查周界警戒的情况。

    但当他听到林宇讲到“为什么同一个人，化妆前后，AI的识别率会瞬间下降37%”时，他前进的脚步，停住了。

    他慢慢侧过头，耳朵不自觉地朝着教室那一侧，微微偏了过去。

    旁边的工作人员悄悄瞄了他一眼，没敢吭声。

    “下面我们讲记忆机制。”

    林宇擦掉黑板上的矩阵，话锋一转。

    “AI是怎么‘记住’你们说的话的？你们可以把它想象成你跟朋友聊天。你朋友上一句说‘今天好热’，你下一句接‘那我们去吃冰淇淋吧’。‘冰淇淋’这个词，就是被‘热’这个字给激活的。”

    “AI的记忆也一样，它记住的不是文字本身，而是词与词之间的关联权重。这个东西，在模型里，叫‘注意力机制’。”

    他再次拿起粉笔，在黑板上画了一张由无数个小方格组成的、简化的注意力矩阵。

    “你们在图书馆找一本书，会先去对应的书架。AI也是一样，它在庞大的数据库里检索信息，靠的就是这张‘地图’。”

    这一段，讲得极其通俗。

    连一直把这门课当体育理论课听的赵磊，都放下了手里的笔，抬着头，死死盯着黑板，嘴里念念有词，跟着林宇的思路在脑子里推演。

    在场的三十一个人，包括程建国，对AI工作原理的理解，在这一刻达到了高度的同步。

    一股熟悉的清凉感，准时从林宇的头顶涌入。

    【叮！当前课堂：31名学生深度理解AI特征提取与注意力机制——】

    【宿主获得返还：多模态感知融合·精通级！】

    【额外奖励：神经架构搜索前沿框架·初步返还！】
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