在一片小声的议论中，林星石开口了。

“这位可爱的女孩，是A站的虚拟偶像，我们称她为‘AC娘’。但今天，她不是以虚拟偶像的身份，而是以我们一项新技术的‘演示助理’身份来到这里的。”

话音刚落，屏幕上的AC娘突然动了起来。

她不再是静止的图片，而是像一个真人一样，对着观众挥了挥手，然后俏皮地眨了眨眼睛。她的动作流畅自然，面部表情生动丰富，仿佛真的拥有生命一般。

“相信很多人都了解Live2D或者类似的动态立绘技术。通过预设的动画和模型绑定，让2D角色动起来。但我们今天展示的，有些不一样。”

林星石说着，走到了舞台侧面。工作人员递给了他一个看起来像是游戏手柄，但结构更加复杂的设备。

“我们开发的，是一套基于普通摄像头的实时动作捕捉与识别系统。”

他将设备戴在了头上，调整了一下摄像头的位置，使其正对着自己的面部。

下一秒，神奇的事情发生了。

当林星石对着摄像头微笑时，屏幕上的AC娘也露出了灿烂的笑容；当他惊讶地挑起眉毛时，AC娘的眉毛也同步向上扬起；他转动头部，AC娘的视线也随之移动，仿佛在环顾四周。

整个报告厅，瞬间安静了下来。所有人的目光，都聚焦在舞台中央的这个年轻人，和他身后那个被赋予了“灵魂”的二次元少女身上。

这已经不是简单的动画播放，而是实时的、高精度的面部表情同步！

“这套系统，其核心同样是深度神经网络。”林星石的声音从设备下方传来，略微有些沉闷，但依旧清晰，“我们通过对海量的人脸表情数据进行学习，训练出了一个能够精准识别超过五十个面部关键肌肉群运动的模型。它可以实时捕捉和分析人类的面部表情，并将其转化为驱动虚拟形象的参数。”

“而这，还只是第一步。”

林星石放下了手中的设备，屏幕上的AC娘也恢复了平静。

“我们的目标，是实现全身的实时动作捕捉。”

他再次按下翻页笔，屏幕上播放了一段预先录制好的视频。

视频中，一位工作人员穿着普通的衣服，在一个空旷的房间里跳了一段街舞。他的动作行云流水，充满了力量感。

而在他旁边，一个三维的火柴人模型，正在以毫秒级的延迟，完美地复刻着他的所有动作。

“无需穿戴任何传感器，只需要一个或多个普通的高清摄像头，我们的算法就能够通过多视角信息融合，实时重建人体的三维姿态，并识别其动作。”

“这项技术，我们称之为‘动作识别’（Action Recognition）。它不仅可以用于虚拟偶像和游戏动画制作，更将在人机交互、智能安防、运动科学分析、自动驾驶等领域，发挥出巨大的价值。”

如果说，之前的天元GO展示的是AI在“思考”层面的颠覆性突破，那么此刻，AC娘和这段动作识别视频，则向所有人展示了AI在“感知”和“交互”层面的无限可能。

台下，来自斯坦福大学计算机视觉实验室的一位老教授，扶了扶自己的眼镜，眼神中充满了震撼。他喃喃自语道：“这太不可思议了……他们竟然已经走到了这一步。这种精度和实时性，已经超过了我们实验室目前最好的成果。”

会场再次沸腾了，掌声、惊叹声此起彼伏。人们交头接耳，激动地讨论着刚刚看到的一切。

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林星石站在舞台中央，平静地等待着大家的情绪稍微平复。

他知道，自己今天带来的这两样东西，将会在平静的学术湖面，投下又一块巨石。

主题演讲结束后的茶歇时间，林星石立刻被一群热情的学者和研究者围了起来。

“林先生，您好！我是来自法国国家信息与自动化研究所的皮埃尔，我对您在论文中提到的蒙特卡洛树搜索（MCTS）的改进非常感兴趣。”一位头发微白，眼神锐利的老者率先开口，他的胸牌上标注着他是本次会议的特邀专家之一。

他正是蒙特卡洛树搜索算法领域最重要的奠基人之一，他提出的UCT算法（Upper Confidence bounds applied to Trees）是现代MCTS算法的核心。

林星石立刻认出了对方，恭敬地回答道：“皮埃尔教授，您好。能和您交流是我的荣幸。我们在天元GO中，确实对传统的MCTS做了一些调整。主要是将价值网络的快速评估结果，与MCTS的模拟（rollout）过程进行了结合，用神经网络的‘棋感’来指导搜索的方向，从而在有限的计算时间内，探索更有价值的棋局变化。”

皮埃尔教授点点头，眼中闪烁着思索的光芒：“这是一个非常巧妙的思路。用一个训练好的‘专家’去指导搜索，而不是纯粹的随机模拟，这确实能极大地提升搜索效率。但是，你如何平衡价值网络的评估和MCTS自身的探索性呢？如果价值网络在训练初期存在偏差，会不会导致MCTS过早地放弃了一些有潜力的分支？”

这个问题切中了要害。

林星石微笑着解释道：“您提的问题非常关键。我们在算法中引入了一个动态调整的温度系数（temperature parameter）。在训练初期，我们会设置一个较高的温度系数，鼓励AI进行更广泛的探索，即使某些分支在价值网络的初步评估中得分不高，也有机会被深入搜索。随着训练的进行，AI的棋力增强，价值网络的判断越来越准，我们再逐步降低这个温度系数，让AI的决策更加倾向于它认为的最优解。”

“原来如此，通过退火（annealing）的思想来动态平衡探索和利用（exploration and exploitation），非常精彩的设计！”皮埃尔教授恍然大悟，毫不吝啬自己的赞美。

他们两人的讨论，吸引了旁边更多人的注意。

这时，一位看起来四十多岁，气质儒雅的华人教授走了过来。他来自斯坦福大学，是神经网络架构设计领域的知名专家。

“林总，你好。你的演讲非常震撼。”他先是礼貌地问候，然后直接切入了技术话题，“我注意到，天元GO的策略网络和价值网络，使用的是相对传统的卷积神经网络结构。我有一个想法，不知道是否可行。”

“教授请讲。”林星石饶有兴致地看着他。

“在处理围棋这种全局性很强的任务时，棋盘上任何一个位置的变化，都可能对全局的局势产生影响。传统的卷积神经网络，其感受野（receptive field）是局部的，需要通过堆叠很多层才能捕捉到全局信息。”这位教授顿了顿，提出了自己的核心观点，“我们最近在自然语言处理领域的研究发现，一种叫做‘注意力机制（Attention Mechanism）’的模型，可以很好地解决长距离依赖的问题。它允许模型在处理序列数据时，动态地将‘注意力’集中在输入序列的特定部分。我想，这种机制或许也可以应用到围棋AI中，让神经网络在评估一个落子点时，能够‘看到’并‘关注’到棋盘上所有与之相关的重要位置，而不仅仅是其周围的局部区域。”

注意力机制！

林星石心中猛地一震。