雷鸣般的掌声渐歇，但聚焦在叶清婉身上的目光却更加灼热。她从容地留在台上，显然预见到会有提问环节。
主持人微笑着上前：“Frau Ye, eine beeindruckende pr?sentation! Ich bin sicher, viele unserer G?ste haben Fragen. m?chten Sie einige davon beantorten?\"(叶女士，令人印象深刻的演讲！我相信在座许多嘉宾都有问题。您愿意回答一些吗？)”
“certainly.″(当然。)” 叶清婉颔首，姿态优雅而开放。
立刻，前排一位身着考究三件套、头发梳理得一丝不苟的英国老牌财阀代表举起了手。他的英语带着浓郁的牛津腔：“ms. Ye, your ‘Gaia Nexus’ is ambitious. hoever, the sheer volume and heterogeneity of global data pose immense challenges for real-time processing. ho does your neuromorphic architecture truly overe the von Neumann bottleneck at such scale?″(叶女士，您的‘盖亚联结计划’雄心勃勃。然而，全球数据的庞大体量和异构性对实时处理构成巨大挑战。您的神经形态架构如何在如此规模下真正克服冯·诺依曼瓶颈？)”
问题尖锐且专业，直指核心技术难点。台下瞬间安静，所有人都看向叶清婉。
\"系统，核心架构应对超大规模异构数据的优化策略，重点：异步事件驱动、内存计算、能效比。\"叶清婉瞬间在心中下达指令，同时面上露出理解且自信的微笑。
【优化策略已调取。】系统回应。
“An excellent question, Sir.″ (非常好的问题，先生。)” 叶清婉从容回应，声音清晰有力，“traditional von Neumann architectures indeed struggle ith the ‘data movement tax’. Gaia Nexus leverages *event-driven, asynchronous putation* at its core.\" (传统的冯·诺依曼架构确实受困于‘数据搬运税’。盖亚联结计划的核心在于利用*事件驱动、异步计算。)”
她身后的屏幕配合地切换出芯片架构图：“our custom neuromorphic chips mimic biological neural netorks. they process information *locally* here data resides, significantly reducing data movement overhead. bined ith in-memory puting capabilities, this architecture achieves orders of magnitude higher energy efficiency and loer latency for specific, spatio-temporal data patterns – precisely the kind Gaia Nexus handles.\" (我们的定制神经形态芯片模拟生物神经网络。它们在数据所在位置*本地化*处理信息，极大减少数据搬运开销。结合*内存计算*能力，该架构在特定时空数据模式——正是盖亚联结计划处理的核心——上，实现了数量级更高的能效和更低的延迟。)”
她顿了顿，强调道：“It’s not about brute force, but about architectural efficiency tailored to the problem domain.\" (这不是蛮力，而是针对问题域量身定制的架构效率。)”
那位英国代表若有所思地点点头，眼中闪过一丝真正的兴趣：“Intriguing approach. the energy efficiency gains alone ould be revolutionary.** (方法很吸引人。仅能效提升一项就将是革命性的。)”
紧接着，一位来自硅谷的知名风投举手，语速很快：“ms. Ye, scalability is key. ho do you ensure Gaia Nexus’s predictive models remain accurate and unbiased hen scaling across vastly different cultural and regulatory environments?\"(叶姐，可扩展性是关键。当扩展到截然不同的文化和监管环境时，您如何确保盖亚联结的预测模型保持准确且无偏见？)”
\"系统，模型鲁棒性与本地化适应策略。\"叶清婉默念。
【策略已就绪。】
“Vital point.\"(至关重要的一点。)” 叶清婉点头，“e employ a *federated learning* frameork bined ith *context-aare adaptation* modules.\" (我们采用*联邦学习*框架结合*情境感知适应*模块。)”
屏幕上出现新的示意图：“core models are trained on diverse, anonymized global datasets for robustness. hoever, at the edge – ithin specific regions or industries – local data trains lighteight *adapters*. these adapters fine-tune predictions ithout sharing ra data, respecting privacy and local nuances. Rigorous *bias detection and mitigation* protocols are embedded throughout the lifecycle.\" (核心模型在多样化、匿名的全球数据集上训练以确保鲁棒性。然而，在边缘——特定区域或行业内部——本地数据训练轻量级*适配器*。这些适配器在不共享原始数据的前提下微调预测，尊重隐私和本地特性。严格的*偏见检测与缓解*协议贯穿整个生命周期。)”
“So, think globally, act locally, poered by adaptable AI?\"(所以，是全球化思维，本地化行动，由适应性AI驱动？)” 风投追问。
“precisely.\" (正是如此。)” 叶清婉微笑确认。
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会场侧翼。
慕容轩摸着下巴，看着台上应对自如、术语信手拈来的叶清婉，咂舌道：“乖乖，这姐们儿脑子是量子计算机做的吧？那些问题刁钻得我都听不懂，她答得跟喝水似的。”
楚逸尘镜片后的目光锐利，低声道：“不止是懂技术，她的表达极具策略性。对老牌资本强调*能效革命*，对风投强调*可扩展性与合规*，句句打在对方心坎上。这份洞察和口才，绝非一日之功。”
厉风的眉头锁得更紧了。台上这位“叶总”展现出的知识深度、临场反应和领袖气质，与他记忆中那位沉默寡言、甚至有些畏缩的嫂子，简直是两个星球的人。可偏偏名字一模一样…“太诡异了。”他喃喃道。
林皓宇没话，只是拿出手机，快速输入着什么，眼神冷峻。他显然已经在执行那个“查。″
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