他继续说道：“最后一点，是分层次语义分析。简单来说，就是让系统理解语言背后的‘核心含义’。”

他举例：“韩语的‘????’，翻成英语是‘happy’，翻成汉语是‘快乐’，三种语言用的词不同，但背后的意思是一样的。”

“模型会先提取语义层次，再找到各语言中最接近的表达，这样的翻译才自然。”

他说着，在白板上画出一张语言树状图：“看似复杂的多语言翻译，其实可以通过这种语义提取，让模型自己‘学会’理解不同语言之间的联系。”

会议室里的技术大牛们目不转睛地盯着白板，有人快速记录笔记，有人微微皱眉，似乎陷入了深思。

“这……这套模型的设计，完全突破了当前的框架。”一位硅谷研究员低声感叹，额头上渗出汗珠。

“多模态整合……这简直就是让机器变聪明的第一步！”另一位欧洲语义专家一边记录，一边自言自语。

一位资深研究员因为记录得太快，笔尖断裂了一次。

他低头换了一支笔，却目光炯炯，仿佛生怕漏掉任何一个细节。

还有人用力搓揉着额头，轻声叹息：“我还以为自己已经很了解这个领域，现在才知道差距有多大。”

这群人，平日里在各自领域都是高高在上的权威。

有人曾是Google翻译早期团队的核心成员。

有人是欧洲顶级语义学教授，还有人被誉为‘语音识别硬件之父’。

但此刻，他们却如学生般专注地记录着每一个字，甚至目光中带着些许敬畏。”

陈宇转身问道：“还有问题吗？”

某位研究员提出：“陈总，多模态整合的计算成本太高，当前的硬件条件下是否真的可行？”