谷幽魅影提示您：看后求收藏（快眼看书www.kyks.tw），接着再看更方便。
动态加权模型在实际应用中的表现有些疑问。你能详细解释一下，你们是否有足够的数据来验证这个模型在大规模神经网络中的普适性？特别是在面对复杂非线性问题时，这个模型真的能如你所说的那样有效吗？”
张博凯保持冷静，微微一笑：“非常感谢约翰教授的提问。关于您提到的模型普适性问题，我们在实际测试中确实遇到了一些挑战，但我们通过不断优化模型的自适应权重调整机制，已经成功地提升了其在大规模神经网络中的适应性。为了回应您的质疑，我们可以参考您所在机构的一项研究，该研究探讨了神经网络中的非线性问题，虽然与我们的方向略有不同，但在本质上是相通的。正如那项研究中提到的，我们也发现，通过调整突触连接路径，可以显着提升模型的处理能力。”
张博凯话音刚落，场内响起了一片掌声。观众们对他的机智应对表示赞赏。
紧接着又有一些来自别的国家的学者很快提出了问题，其中几位的语气甚至带着明显的挑衅性。他们质疑研究的普适性、实验的可重复性，以及数据的真实性。
张博凯保持冷静，微微一笑后说道：“感谢各位的提问，科学研究的进步正是因为质疑与验证。现在，我愿意为大家做进一步的解答。”
他用幽默的语言开始回应：“在科学的世界里，质疑是一种推动进步的动力，我非常乐意分享我们的验证过程，或许这也能给大家带来一些启发。”
随着张博凯引用更多实验数据和理论分析，气氛渐渐缓和下来，他巧妙地引用了提问者本国的一些研究成果，使得对方不得不承认张博凯的研究是有依据的。
紧张的问答环节结束后，张博凯和团队成员们一同观看了其他学者的演讲。接下来是几位国际顶尖专家的分享，他们的研究成果让张博凯团队受益匪浅，也为未来的研究提供了新的思路和灵感。
张博凯看到议程上写着：“接下来是‘量子计算与深度学习的交汇点：新一代智能算法的潜力’。”他补充道：“这个演讲由麻省理工学院的杰弗里·斯隆（Jeffrey Sloan）教授主讲。他在量子计算与AI的交叉领域享有盛名，尤其是利用量子计算的并行处理能力来提升深度学习模型的效率。大家都知道，这一领域的发展潜力巨大。”
这章没有结束，请点击下一页继续阅读！
演讲结束后，赵明轩看着屏幕上的展示数据，惊叹道：“如果这种芯片技术能够普及，AI的运算效率将会被彻底颠覆。我们或许可
