林序南的指尖在键盘上敲下最后一个回车键，屏幕上，复杂的神经网络模型开始运行，数据流如瀑布般倾泻而下。就在模型即将收敛的瞬间，实验室的门被猛地推开。
周淮安教授站在门口，身后跟着三名身着深色西装的人。他们的出现让原本充满键盘敲击声的实验室瞬间安静下来，连服务器机柜的低沉运行声都显得格外刺耳。
“林序南同学。”周淮安的声音不高，却清晰地传到每个角落，“这几位是学校学术道德委员会的专家。他们对你上周提交的论文有些疑问，希望你能现场演示一下核心算法的推导过程。”
张博从显示器后探出头，难掩脸上的幸灾乐祸。李奕辰手中的咖啡杯微微一颤，几滴咖啡溅在实验记录本上。其他研究员纷纷停下手中的工作，目光聚焦在林序南身上。
林序南缓缓转身，目光平静地扫过三名“专家”。中间是一位头发花白的老者，戴着金丝眼镜，手指上有长期握笔留下的老茧；左边是一位站姿笔挺的年轻女子，眼神锐利如鹰；右边是个矮胖的中年男人，西装袖口下隐约露出一块造型复杂的电子表。
“当然可以。”林序南微微一笑，站起身走向白板，“需要我从傅里叶变换开始，还是直接演示相空间重构？”
老者推了推眼镜：“从你的创新点开始吧。论文第17页那个非线性算子，你是如何想到将其引入神经网络模型的？”
林序南拿起白板笔，混沌元婴在丹田中悄然运转，时之砂残渣散发出微弱光芒。在他的“眼中”，白板不再是普通的书写平面，而是一个可以随意涂改的思维画布。
“传统神经网络模型的局限性在于处理长程依赖关系，”林序南边写边说，笔尖划过白板发出沙沙声，“而我的灵感来源于流体力学中的纳维-斯托克斯方程。”
他在白板上画出一组复杂的偏微分方程：“当我们将神经元的激活视为一种‘信息流’，那么信息在神经网络中的传递就可以类比为流体在管道中的运动。”
年轻女子突然打断：“但这与你的非线性算子有什么关系？”
“问得好。”林序南不慌不忙，在白板另一侧画出一个三维坐标系，“关键在于如何描述信息的‘湍流’现象。在临界状态下，信息流会出现类似流体湍流的自相似结构...”
他一边讲解，一边暗中运转混沌道基。在众人看不见的层面，他的神识正以远超常人理解的速度进行着多维推演。每一个公式，每一个定理，都在他的意识海中先经过千次模拟验证，才转化为粉笔字呈现在白板上。
“...因此，我引入了一个改进的李雅普诺夫指数来刻画系统对初始条件的敏感性。”林序南写下最后一组公式，转身面对众人，“这个指数可以提前50个迭代步预测系统的混沌行为。”
矮胖男人突然提问：“论文中提到的‘拓扑数据分析’，你是如何将其与机器学习结合的？”
这个问题极为专业，直指林序南论文中最晦涩的部分。张博的嘴角已经扬起胜利的微笑——他研究拓扑数据分析两年，尚且不敢说完全掌握，更别说将其与深度学习结合。
林序南面色不变，神识海中米娅已经调出所有相关文献。“拓扑数据分析的核心思想是利用持续同调性捕捉数据的高维特征，”他边说边画出一组代数拓扑图，“而我发现，神经网络的隐藏层激活实际上构成一个高维流形...”
随着讲解深入，白板上逐渐布满密密麻麻的公式和图表。三名“专家”的表情从最初的质疑变为惊讶，最后成为难以掩饰的震撼。林序南的推导不仅逻辑严密，更有几个创新点甚至超越了当前学术界的认知水平。
“...因此，通过计算持久同调群的贝蒂数，我们可以量化神经网络的表示能力。”林序南放下笔，白板已经被完全写满，“这个指标比传统的VC维更能反映深度学习模型的泛化能力。”
实验室里鸦雀无声。连周淮安教授都微微眯起了眼睛，目光中闪过一丝难以捉摸的光芒。
年轻女子深吸一口气：“最后一个问题。论文中那个使模型收敛速度提升三倍的优化算法，你是如何发现的？”
这个问题直指林序南论文中最令人难以置信的部分——一个看似简单的技巧，却极大地改善了几十个现有模型的性能。在学术界，这种突破性的优化算法往往需要数年才能发现。
林序南心中微动，知道最关键的时刻到了。他不能透露混沌道基的真相，也不能让人怀疑他的能力来源。
“其实这个发现带有一定偶然性。”林序南缓缓道，同时暗中运转混沌元婴，将一丝明悟之光融入话语中，“那晚我在重新推导反向传播算法时，突然意识到我们一直在使用欧几里得空间中的梯度，但神经网络的参数空间实际上具有黎曼流形结构...”
随着他的讲解，实验室里几名研究员不约而同地露出“恍然大悟”的表情。就连那三名“专家”也情不自禁地点头，仿佛听到了某种真理的启示。
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