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林知夏比楚天青想像中更年轻，也更沉静。

那是一种很特别的气质，不高傲，不冷漠，也不是遥不可及，让人自然地想起“可信”

这个词。

她一走进来，就让人感受到她的不同之处，她不像是来展示报告的，倒像是来解决具体问题的。

林知夏穿着一套深灰色西装，长袖长裤，干净利落，走路时，几乎没有声响。

她手腕上戴着一块表，表盘很小，反射着台上灯光。

“好厉害，”

楚天青小声感叹，“她看起来就很像我的学姐。”

汤老师轻轻一笑：“说不定你们还挺投缘的呢。”

就在这时，讲座正式开始。

本次讲座的主题是《量子退相干中的语言结构恢复》。

这是一个令人震惊的研究方向。

量子退相干，是当前阻碍量子计算走向实用的核心难题。

它指的是，量子态在运行过程中与外部环境发生作用，失去叠加与纠缠特性，导致整个计算过程崩溃。

林知夏今天要探讨的，是如何利用跨尺度人工智能算法，在不稳定的量子系统中重新识别和重构信息结构，让人工智能学会在混乱之中恢复秩序。

这个课题，实在太超前了，像是科幻小说里的故事，却又真实地摆在楚天青眼前。

楚天青往后靠了靠，后背完全贴到了椅子上。

她目不转睛，盯着林知夏，生怕自己漏听了一个字。

阶梯教室里，大多数人都在安静听讲，偶尔有些窃窃私语，也很快归于平静。

林知夏的语速不快不慢，楚天青听得入神，脑海里思维翻涌，忍不住从自己的角度发散联想。

她惊讶于林知夏的研究跨度，也被林知夏清晰的思路深深吸引。

讲座进行到一半，林知夏忽然看向台下：“我注意到今天也有不少本科生来听课了，那我问一个问题，如果一个量子比特在传输过程中丢失了部分相干性，但仍保留部分相位信息，我们不知道它的初始状态，如何用AI模型来恢复它的量子态，同时避免噪声在重构过程中放大？哪一种模型最适合，为什么？”

不少学生试探性地举起了手。

楚天青也举手了，举得不高，她不确定自己是否有资格回答这个问题。

她低着头，表情有些迟疑。

汤老师忽然抬起双手，朝台上做了一个明确的指引动作，仿佛划出了一道聚光灯，落在楚天青的头顶：“选她。”

楚天青还是很紧张，但也有点想笑。

她很感谢汤老师的支持，哪怕今天是第一天认识汤老师，她也知道汤老师是个很好的人。

林知夏对汤老师笑了笑：“好，那位穿着省立一中校服的同学，请你回答。”

楚天青放开怀里的书包，站起身来，结结巴巴道：“林、林教授，您好，我、我今天跟着汤老师来的，我看过您的论文，全看过了，我觉得，我们可以……”

林知夏没有丝毫不耐烦，仍在等待楚天青的解释。

楚天青的声调逐渐平稳：“我们可以尝试……使用量子变分自编码器，它、它不需要知道初始状态，能通过输入数据的分布学习量子态的概率分布，可以通过无监督方式拟合，重构原始的量子态。

同时，模型中的KL散度项能有效约束潜变量空间，降低高熵扰动造成的结构失真。”

林知夏听完，满意地点了一下头，轻轻一笑：“很好，这是目前我们在建模中尝试的方向之一，你应该不是第一次接触这种架构了吧？”

楚天青已经平静下来了。

她语速流畅地说：“是的，您组里学生的论文，我也基本看完了。”

“非常感谢你的回答，请坐。”

林知夏的目光长久停留在楚天青的身上。

讲座时间有限，林知夏不能在这时候和楚天青闲聊。

虽然楚天青还有很多话想说，但她尽力保持安静了。