服的自信与锋芒。
“您问我凭什么能解决多维神经映射的延迟问题。”
“很简单，因为我并没有沿用传统的卡尔曼滤波算法，而是重构了一套基于量子纠缠模拟的动态捕捉逻辑。”
“在我的架构里，神经信号不是单向传输，而是双向实时校验。”
“如果您仔细看过我的论文附件，第34页到第38页，有详细的代码逻辑图。”
马库斯教授眯了眯眼，眼底掠过一丝意外，但随即又抛出第二个问题：
“既然你说你是重构了逻辑，那么在动态捕捉的高并发场景下，你是如何解决算力冗余导致的过热问题？这是目前硬件物理层面的死结！”
这个问题一出，不少专家都摇了摇头。
这根本就是个死胡同，是个无解的题。
然而，林见疏连一秒钟的思考时间都没用，她几乎是脱口而出：
“既然物理层面是死结，那就绕开物理层。”
“我引入了边缘计算的分布式节点，将义肢的每一个关节模组都变成了一个独立的微型服务器。”
“算力不再集中于中央芯片，而是分散在整个义肢的结构中。”
“这就像是章鱼的大脑，不仅仅在头上，还在每一条触手里。”
“这种仿生学的应用，我认为是常识。”
常识？
她管这个叫常识？
马库斯教授的瞳孔微微一缩。
但他没有停，紧接着又是第三个、第四个问题砸过去。
问题一个比一个刁钻，从底层代码逻辑，到材料学的兼容性，再到伦理学的神经边界。
每一个问题，都是直指核心的杀招。
换作普通的科研人员，哪怕是约翰这种级别的，恐怕早就满头大汗，支支吾吾了。
可林见疏——任凭风吹雨打，我自岿然不动。