柳妙舞点了点头，又继续追问：“那么在交叉验证模式时，如何调整体素先验分布？统计偏差可能会扭曲空间一致性。”
这一次，Rajesh的眼神中闪过一丝惊讶。他抬手切换成那一页的幻灯片，认真回答：“你说得完全正确。这是我们当前模式的主要限制之一。我们正在开发一种新的分层优先结构来解决这个问题。”
柳妙舞再次轻轻点头，又问道：“那么，你目前的神经重建参数是开源的吗？
”
Rajesh摊开手：“我们仍在完善这些参数。一旦通过我们实验室的内部审查，我们会在合适的时间和大家分享。”
“还有问题吗？”Rajesh认真地看着柳妙舞。
“没有了，谢谢。”
全场寂静数秒，随后传来一阵掌声。
“谢谢你提出这些非常尖锐和建设性的问题。我会在我们的下一个模型迭代中考虑你的建议。”Rajesh教授笑道。
柳妙舞坐下，一旁的范林忍不住竖起大拇指，压低声音感叹：“师妹还是厉害啊，句句切中肯綮！这么短的时间就能指出这老外文章里的短板。”
“虽然有短板，但是Rajesh教授的实验和他的团队还是领先于国际水平的。”柳妙舞认真道。
“确实没错。”范林压低声音说道，“Rajesh教授那套定量编码框架，尤其是他用动态贝叶斯修正时间漂移的那部分，是真有点东西。虽然他还没解决跨模态空间一致性的问题，但方向是对的。”
柳妙舞轻轻点头：“他用的多模态融合策略其实更接近jointlikelihood
deI的思路，只不过参数层还不够稳。等他那套高通量数据上线，模型的可靠性可能会再上一个台阶。”
范林笑了笑：“师妹还是老样子，一开口就能把人的论文解剖到位。”
这时，会场的灯光再次变暗。第二位演讲者登上舞台。
【 Massachusetts
Institute
ofTechnology—Coutational
Neurophysiology Lab】
【Topic： Modeling Synaptic Plasticity through High—Dinsional
Network Dynacs】
“天啊，又是老外————”范林身旁的学生们脸色瞬间垮下来。
“这回可是纯正美腔了，能听懂吧？”范林瞥了几个学生一眼。
“导，求翻译。”
“导，求翻译。”
“导，求翻译。”
范林：“..”
一群小逼崽子！
范林转过头，不再理会聒噪的研究生。
舞台上，Reyesi教授打开幻灯片，语速不快，但内容极其密集。
屏幕上出现了色彩斑澜的脑神经网络图，伴随着复杂的数学符号与流程图。
“我们最近的工作使用高维动力系统来仿真不同学习条件下的突触可塑性——”
他解释着他们实验室的最新模型一通过将突触可塑性的生理过程形式化为高维非线性动力系统并利用稀疏编码与自组织映射的方法，来仿真神经连接在学习中的重构规律。
Reyes教授解释道：“这是我们提出的突触权重变化方程。它在传统的Hebb i an：模型上添加了正则化项入W，用以约束网络的稳定性。”
随后他展示了一张图表，显示了模型在不同条件下的学习收敛曲线。
“我们发现，当神经网络的拓扑约束趋近于稀疏小
台下的听众纷纷点头。
范林看着屏幕，心中暗暗感叹：“MIT的这帮人真敢玩。连突触重塑都建模成动力系统，怪不得能发Nature......
他又瞥了一眼柳妙舞，后者情专注，手中笔尖飞快地记录着模型内核思路。
而另一边的楚若然则静静地看着屏幕。
他的眼神在那一行公式上停了片刻。
熟悉的数学结构感让他心底某个地方轻轻一动。
“高维动力系统，稀疏网络，拓扑约束.......”楚若然轻声喃喃。
楚若然第一次意识到数学并不是一门孤立的学科，而是其他学科的基础。
舞台上，Reyes教授翻过一页幻灯片。屏幕上浮现出一组复杂的矩阵图与热力分布图。
“为了弥合理论模型和生物现实之间的差距，我们构建了一个多层循环流形每一层编码一个特定的神经适应时间尺度。”