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地下二层S级保密实验室。
银白色的无尘空间里，三十多名工程师在全息投影的数据流中穿梭。
实验室中央，三台黑色机柜静静矗立，指示灯如呼吸明灭——这是“开天”项目的主算力集群，每秒浮点运算能力2.3EFlOpS，相当于三十万台顶级个人电脑的算力总和。
陈阳穿着深灰色工程师制服，胸别“首席架构师”黑色工牌。
在许冠杰和清阳科技总经理陈昊陪同下，他穿过三道气密门，来到实验室核心区。
“陈总，这是‘开天’3.0的核心模块。”
项目负责人林薇，三十二岁的MIT博士，指着全息投影中流动的代码瀑布，声音压抑着激动。
“我们重构了TranSfOrmer架构，参数量从1.6万亿提升到7.8万亿，在多模态理解、逻辑推理、长程依赖建模上达到了SOTA水平。但最关键的突破是——”
她调出另一组数据流：“我们实现了‘动态稀疏激活’算法，在保持模型容量的同时，将推理时的算力消耗降低了72%。这意味着，‘开天’可以在普通服务器上运行，不再需要专门的超算集群。”
陈阳走到控制台前，戴上特制AR眼镜。
视野中，代码瀑布变成了立体的神经网络结构，无数光点在节点间穿梭流动。
他伸出手，在虚空中轻点，调出几个关键模块的架构图。
“注意力机制的优化还不够。”
陈阳凝视着流动的数据。
“你们现在的多头注意力，本质还是静态权重分配。真正的智能，应该能根据任务类型、数据特征、上下文环境，动态调整注意力分布。”