所有人的目光都聚焦在袁凡身上。
袁凡神色不变，从容应答：“教授，您说得非常对，严谨和可重复性是科学的基石。也正因如此，我们才选择了一条看似更艰难，但本质上更‘严谨’和‘透明’的道路。”
他操作电脑，调出了几张补充图表。
“商业软件如同一个黑箱，我们输入参数，得到结果，但中间的过程和算法细节我们无从得知，也无法验证。
而我们的自主框架，从底层代码到计算流程，完全透明、开源、可追溯。
任何对结果有疑问的人，都可以重复我们的计算过程，验证每一个环节。这才是真正意义上的‘可重复’。”
他顿了顿，指向图表：“至于可靠性，我们并非完全摒弃已有知识。
我们的框架大量借鉴和集成了经过严格同行评议的开源算法模块，并且通过多尺度计算相互验证，确保结果的自洽性。
我们展示的这些与已知实验数据高度吻合的预测结果，本身就是对其可靠性的一种证明。
我们追求的，不是否定前人，而是在透明和可控的基础上，进行更高效的创新。”
他的回答，不卑不亢，既尊重了对方的质疑，又清晰地阐明了己方的优势和理念，将“冒险”巧妙地转化为了“追求更高标准的严谨”。
那位欧洲教授沉吟了片刻，微微点了点头，没有再追问。
紧接着，一位从事计算物理研究的评委提出了更技术性的问题，涉及他们机器学习模型中某个特征选择算法的理论依据和可能存在的过拟合风险。
这个问题极其专业和深入，直指他们算法设计中可能存在的薄弱环节。
台下不少人都为袁凡捏了一把汗。
袁凡却似乎早有准备。
他拿起电子笔，在白板上快速而清晰地推导了几个关键的数学公式，解释了该特征选择算法背后的物理图像和统计原理，并展示了他们为防止过拟合所采用的正则化技术和交叉验证结果。
他的推导流畅，解释透彻，展现出了远超年龄的深厚数理功底和对计算方法的深刻理解。那位提问的评委眼中露出了毫不掩饰的赞赏之色。
答辩在激烈而深入的交锋中进行着。问题一个接一个，从算法细节到材料物理，从计算效率到实际应用前景……袁凡始终沉着应对，思路清晰，引经据典，
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