与字的间隙里了：
——模式识别与生成算法。
他把笔帽拧上，搁回凹槽。
“烛龙能做实时渲染，能做AI图形生成，不是因为它是一个图形引擎。”
停了一拍。
“是因为底层跑的是一整套模式识别与生成的算法架构。图形只是它碰巧在处理的数据类型。”
又停了一拍。他左手撑在白板边框上，身体往前倾了倾。
“把训练数据从图像，换成文字——会怎样？”
实验室里没人出声。
空调的风从顶部格栅吹下来，格栅叶片轻轻抖着。
一秒。
两秒。
然后一支笔从老孟指间滑了出去。
笔杆弹在工作台面上，滚了半圈，撞到咖啡杯底座才停住。咖啡杯被撞得晃了一下，杯中残液泛起一个小漩涡。
老孟没去捡笔。
他盯着白板上那两行字，镜片后面的眼睛在飞速转。他在验证。把许琛这句话代入烛龙底层架构的每一个模块里，逐层校验，看有没有哪个环节在逻辑上不成立。
没有。
一个都没有。
他在烛龙的底层架构里泡了三年。那套Transformer框架的每一行代码、每一个参数、每一层网络的权重分布，他全摸过。注意力机制，多头编码，序列到序列映射——这些数学结构从来不关心输入端塞进来的是什么。
像素也好，音频也好，文字也好，对底层算法来说只是不同格式的数据序列。区别仅仅在于输入层的编码方式和输出层的解码方式。中间那一整套核心网络——
通用的。
完全通用。
老孟一把抓起工作台上另一支马克笔——红色的——椅子往后一蹬，三步冲到白板前。
他在许琛写的那行字下方落笔。
先画了四个方块：输入层、编码器、解码器、输出层。三组箭头把它们串联起来，拓扑结构和烛龙引擎现有的架构一模一样。然后他在输入层的方块旁边写了个括号，括号里先写了“像素矩阵”四个字，紧接着拉了一条删除线划掉，在上方补写：“文本序列”。
光是这一步，整个图的意义就翻过来了。
然后他开始在拓扑图旁边写
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