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動態加權模型在實際應用中的表現有些疑問。你能詳細解釋一下，你們是否有足夠的資料來驗證這個模型在大規模神經網路中的普適性？特別是在面對複雜非線性問題時，這個模型真的能如你所說的那樣有效嗎？”
張博凱保持冷靜，微微一笑：“非常感謝約翰教授的提問。關於您提到的模型普適性問題，我們在實際測試中確實遇到了一些挑戰，但我們透過不斷最佳化模型的自適應權重調整機制，已經成功地提升了其在大規模神經網路中的適應性。為了回應您的質疑，我們可以參考您所在機構的一項研究，該研究探討了神經網路中的非線性問題，雖然與我們的方向略有不同，但在本質上是相通的。正如那項研究中提到的，我們也發現，透過調整突觸連線路徑，可以顯著提升模型的處理能力。”
張博凱話音剛落，場內響起了一片掌聲。觀眾們對他的機智應對錶示讚賞。
緊接著又有一些來自別的國家的學者很快提出了問題，其中幾位的語氣甚至帶著明顯的挑釁性。他們質疑研究的普適性、實驗的可重複性，以及資料的真實性。
張博凱保持冷靜，微微一笑後說道：“感謝各位的提問，科學研究的進步正是因為質疑與驗證。現在，我願意為大家做進一步的解答。”
他用幽默的語言開始回應：“在科學的世界裡，質疑是一種推動進步的動力，我非常樂意分享我們的驗證過程，或許這也能給大家帶來一些啟發。”
隨著張博凱引用更多實驗資料和理論分析，氣氛漸漸緩和下來，他巧妙地引用了提問者本國的一些研究成果，使得對方不得不承認張博凱的研究是有依據的。
緊張的問答環節結束後，張博凱和團隊成員們一同觀看了其他學者的演講。接下來是幾位國際頂尖專家的分享，他們的研究成果讓張博凱團隊受益匪淺，也為未來的研究提供了新的思路和靈感。
張博凱看到議程上寫著：“接下來是‘量子計算與深度學習的交匯點：新一代智慧演算法的潛力’。”他補充道：“這個演講由麻省理工學院的傑弗裡·斯隆（Jeffrey Sloan）教授主講。他在量子計算與AI的交叉領域享有盛名，尤其是利用量子計算的並行處理能力來提升深度學習模型的效率。大家都知道，這一領域的發展潛力巨大。”
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演講結束後，趙明軒看著螢幕上的展示資料，驚歎道：“如果這種晶片技術能夠普及，AI的運算效率將會被徹底顛覆。我們或許可
