她微微調整了一下站姿，往前一步，湊近了落地話筒。

“馬庫斯教授，久仰大名！”

她的聲音通過音響傳遍全場，平穩得沒有一絲顫抖，甚至帶著幾分從容不迫的優雅。

“既然您對我提出的算法有疑問，那不如我們省去那些無聊的猜疑，直接用學術來說話。”

她微微抬起下巴，清澈的眸子里迸射出令人折服的自信與鋒芒。

“您問我憑什么能解決多維神經映射的延遲問題。”

“很簡單，因為我并沒有沿用傳統的卡爾曼濾波算法，而是重構了一套基于量子糾纏模擬的動態捕捉邏輯。”

“在我的架構里，神經信號不是單向傳輸，而是雙向實時校驗。”

“如果您仔細看過我的論文附件，第34頁到第38頁，有詳細的代碼邏輯圖。”

馬庫斯教授瞇了瞇眼，眼底掠過一絲意外，但隨即又拋出第二個問題：

“既然你說你是重構了邏輯，那么在動態捕捉的高并發場景下，你是如何解決算力冗余導致的過熱問題？這是目前硬件物理層面的死結！”

這個問題一出，不少專家都搖了搖頭。

這根本就是個死胡同，是個無解的題。

然而，林見疏連一秒鐘的思考時間都沒用，她幾乎是脫口而出：

“既然物理層面是死結，那就繞開物理層。”

“我引入了邊緣計算的分布式節點，將義肢的每一個關節模組都變成了一個獨立的微型服務器。”

“算力不再集中于中央芯片，而是分散在整個義肢的結構中。”

“這就像是章魚的大腦，不僅僅在頭上，還在每一條觸手里。”

“這種仿生學的應用，我認為是常識。”

常識？

她管這個叫常識？

馬庫斯教授的瞳孔微微一縮。

但他沒有停，緊接著又是第三個、第四個問題砸過去。

問題一個比一個刁鉆，從底層代碼邏輯，到材料學的兼容性，再到倫理學的神經邊界。

每一個問題，都是直指核心的殺招。

換作普通的科研人員，哪怕是約翰這種級別的，恐怕早就滿頭大汗，支支吾吾了。

可林見疏——任憑風吹雨打，我自巋然不動。_l