他的发言平静而专注，每一个字都经过深思熟虑。他甚至提到了“道尺”的核心理念——通过对物理世界精确的测量与推演，找到那些隐藏在数据噪音下的真实风险。这并非炫耀，而是他多年实践经验的结晶。
然而，当他汇报完毕，会议室里短暂的安静后，并没有预想中的认可或提问，反而是一种近乎怜悯的沉默。人们交换着眼神，似乎在思考如何用更委婉的方式告诉他，他的方案已经“过时”了。
果然，艾伦·肖第一个打破沉默。他微微前倾身体，双手交叠放在桌上，目光像探照灯一样打在林野身上。
“林先生，”他的声音清晰而富有磁性，带着一种不容置疑的权威，“您的模块算法……太‘物理’了。”
他顿了顿，似乎在品味这个词，然后继续说道：“现代AI需要的是大模型驱动的数据智能，是神经网络的自我进化，而不是基于传统物理模型构建的确定性规则。我们计划引入自研的‘动态裂纹预测模型’，它将彻底取代你这种基于预设规则的方案。”
艾伦打开自己的PPT，屏幕瞬间被绚烂的色彩和复杂的神经网络结构图填满。他开始滔滔不绝地讲解，语速快，节奏感强，充满了“深度学习”、“无监督学习”、“自适应优化”、“迁移学习”、“强化学习”等最前沿的AI术语。他的手势富有表现力，时而指向屏幕上的某个节点，时而挥舞着强调某个观点。他的模型，听起来就像一个无所不能的魔法盒子，能够从海量的、混乱的运营数据中，自主学习出钢轨损伤的规律，并预测未来的风险。
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