问题一出口，懂行的人就暗暗点头。
不愧是院士，问到了点子上。
理论上的连续对称群很完美，但现实数据往往并不象想象的那么完美。
图象可能只有八个方向的旋转对称，文本可能只有有限的语法变换。
如何处理这种“破损的对称性”，是理论落地必须要解决的问题。
肖宿几乎不假思索：“用群的正则表示分解。离散对称可以嵌入到连续群的子群中，近似对称可以通过定义松弛的等变约束来处理。具体实现时，我们设计了一个可微的对称性度量函数，允许小幅度偏离理想对称。”
他调出了一页PPT，上面是那个度量函数的数学定义和几个实验曲线。
姚院士仔细看了几秒，缓缓点头：“很优雅的解决方案。谢谢。”
坐下时，他轻声对博士生说：“记下来，这个度量函数的设计，我们组可以借鉴。”
第二个提问的是钱卫华院士。
他问题更偏工程一些：“肖宿同学，从算法复杂度分析，你的框架在理论上是O(n log n)级别的。但实际实现中，特别是大规模分布式计算时，通信开销会成为瓶颈。有没有考虑过针对超算架构的优化？”
这个问题问得相当专业，直接戳中了大规模AI训练的内核痛点。
我们现在的 AI 之所以强调大数据、大模型，本质上就是靠计算量和数据量来得到精确的答案。
再理想的框架，如果算力跟不上，也达不到想要的效果，一切白搭。
肖宿点点头，这个人提的问题还是比较关键的。
“这个问题之前已经考虑过。群论框架的特征空间具有局部性，天然就适合数据并行。我们正在设计一种分层聚合算法，可以在保证精度的前提下，将通信量减少到传统方法的百分之三十左右。论文在投，预印本已经挂在arXiv上。”
钱卫华眼睛一亮：“arXiv编号多少？我回去马上看。”。”肖宿报出一串数字。
钱院士迅速记下，满意地坐下。
接下来又问了几个问题，有京大的教授，有外校的研究员，问题质量都很高。
肖宿回答简洁但精准，没有一句废话。
偶尔遇到特别基础的问题，他会直接说“这是群表示论的基础知识，可以翻教科书”，一点不留情面。
几个想浑水摸鱼刷存在感的记者，提的问题被也肖宿直接无视了。
两点五十五分，顾清尘作为主持人站起身。
“时间差不多了，最后一个问题。”
一个华清大学的博士生抢到了机会，问了个关于周氏猜想证明细节的问题。
肖宿用三分钟解释清楚，然后看向台下。
“还有问题吗？”
台下安静极了。
不是没有问题，而是问题太多了。
大多数人连今天写的笔记都还需要时间消化。
很多问题还需要回去仔细研读论文，甚至需要补充基础知识，才能问得出来。
“那今天就这样。”
肖宿关掉PPT，拔下U盘，背起书包，转身走下了讲台。
台下愣了两秒，然后爆发出热烈的掌声。
掌声持续了很久，有人站起来鼓掌，甚至有人吹了声口哨。
肖宿已经走到侧门，顾清尘追上去，低声说了句什么。
肖宿摇摇头，径直离开了讲堂。
讲堂里，人群却没有立刻散去。
教授们借着这个机会围在一起讨论刚才的内容，学生则三五成群兴奋地交流着听后感。
“我宣布，从今天起肖神就是我的人生偶象！”
“虽然只听懂了百分之三十，但就这百分之三十，已经够我消化一个月了。”
“你们看到姚院士和钱院士的表情了吗？那种‘后生可畏’的震撼，太真实了。”
“我比较好奇肖神现在在干嘛。回实验室敲代码？还是又去图书馆看书了？”
“我赌五毛钱，他在改‘小智’的bug。”
“加注一块，他在思考下一个数学难题。”
姚毅智院士和钱卫华院士在门口相遇。
两位大佬相视一笑。
“老姚，感觉如何？”钱卫华问。
姚毅智推了推眼镜，感慨道：
“长江后浪推前浪啊。那套群论框架，给我们组至少指了三个新方向。我得赶紧回去开组会。”