几页板书推导，还不完整，中间肯定有断层和缺失。

        沈一舟硬是从这些残缺的碎片里，把架构的核心逻辑拼了出来。

        对方不愧是顶尖学府的人。

        “方案是我自己推的。”林宇回答。

        “能解释一下压缩维度的动机吗？64维降到16维，按常规理解，信息损失会非常严重。”

        林宇脑子里，系统返还的宗师级AI知识体系自动运转。

        “因为64维本身就过剩了。”

        他往下讲，没用任何学术腔。

        “主流架构用64维，是五年前TranSfOrmer团队做abtiOn StUdy时的最优解。但那是五年前的数据规模。现在训练语料翻了上千倍，高维度的边际收益在急剧衰减，大部分维度占了算力，对语义理解的贡献接近于零。”

        “继续。”

        “压到16维确实会丢一部分细粒度的语义信息。所以我在交叉层加了动态加权来补偿。让模型自己决定，每次推理中哪些维度值得保留，哪些直接丢。权重不是固定的，根据上下文实时调整。”

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