让你代课,你教学生核聚变?

第58章 我的课好像确实惹出大事了(3/4)

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首发:~第58章 我的课好像确实惹出大事了

“可是那些当兵的……”

“别猜了。”何永辉打断他,“今天在那个教室里看到的一切,烂在肚子里。等会儿有人来问话,老老实实交代,别添油加醋,也别隐瞒。”

他靠在椅背上,脑子里全是那只在课桌间穿行的机器狗,以及最后那个戴鸭舌帽的年轻人站起来问出的那句话。

“这只机器狗,能背上一把步枪吗?”

何永辉闭上眼。

他终于明白,自己今天坐在这间二本大学的教室里听到的东西,到底有多重。

这根本不是什么产学研项目,这是一颗能把整个行业甚至更多领域炸翻天的雷。

视线切回那间没有窗户的会议室。

盘问进入了更深的技术层面。

“视觉识别的响应延迟是多少?”龙剑风问。

林宇想了想:“用普通的民用级芯片,三十毫秒左右。如果换上专用的边缘计算单元,能压进十毫秒。”

龙剑风的笔尖停顿了一下:“也就是说,从发现目标到给出动作指令,它比人类的神经反射还要快?”

“那是硬件决定的,AI架构只是提供了一条最捷径的运算通道。”

“在复杂背景下,比如烟雾、强光干扰,路径规划算法会受影响吗?”

“普通的视觉传感器会。”林宇回答,“但刚才在课上我已经演示过了,算法本身支持多模态输入。

如果你们给它加装红外或者毫米波雷达,它能在全黑或者浓烟环境里,维持毫米级的定位精度。”

龙剑风在纸上重重地划了一道线。

“你课上提到,把尺寸放大到一米,就能加装武器平台。”龙剑风翻开另一页,“这种放大,算法上需要重新推倒重来吗?”

林宇摇头:“不需要。底层的物理引擎和运动学逆解模型是通用的。只要输入新的质量和尺寸参数,AI会自动调整步态和发力逻辑。这就是我说的跨平台迁移能力。”

“最后那个问题。那套行为模仿模块,原始训练数据从哪来的?”

“网上抓取了两百多段宠物狗的视频。”

“如果换成战术规避动作呢?”龙剑风抬起头,“比如蛇形走位、掩体寻找、火力点压制判定。把这些数据喂给它,需要多长时间能形成肌肉记忆?”

林宇端坐在那:“我用一块二手显卡训练那只机器狗,花了三天。换成你们的大型超算中心,几个小时就够了。”

会议室里安静下来。

只有龙剑风奋笔疾书的沙沙声。他记录本上已经写满了整整两页,脸色越来越绷紧。

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