没想到，在算法真正落地到光刻机的硬件控制回路上、解决了数学层面和工程层面之间那一层“翻译”的兼容性问题以後……
那套2
.1算法，居然在运行过程中……自己进化了。
林伟第一次看到张默把那份“实测性能vs理论性能”的偏差报告推到他桌上的时候，他整个人都愣住了。
按照李东给出的理论算力模型，2.1算法在华轩现有硬件平台上的等效压缩率大约是四到五个数量级。
但实际跑下来，连续两周的监测数据显示，实测压缩率是……五到六个数量级。
整整比理论值高出了将近一个数量级。
这在数学上是怎麽可能发生的？
後来，是整个团队复盘了两个晚上，才大概摸清楚了原因。
李东在写理论证明的时候，给余项估计用的是标准的最坏情况假设的。
也就是假设硬件噪声是完全不相关的白噪声。
但在真实的浸没腔体里，噪声并不是独立的，它带着强烈的空间相关和时间相关结构。
算法在跑的时候，这些被假设成“最坏”的情况，实际上有一大半互相抵消了。
数学上的“隐藏相关性”被物理硬件自己剥了出来。
当然仅仅是这样其实也不可能有这麽大的提速。
真正让林伟觉得可怕的是……
在线反馈。
光刻机的传感器每三微秒就往回吐一次流场数据，这些数据反过来被算法当成输入，进一步微调了基底的权重分布。
换句话说，这套算法在真实硬件上跑的每一秒，都在拿之前的的数据给自己做一次微型的在线学习。
跑得越久，越准。
越准，越快。
越快，能处理的场景就越复杂。
这个过程没有任何一行是学习代码，纯粹是李东当初在算法结构里留下的数学自由度被自然激活了。
这不是科幻里的“AI觉醒”，这是一个真正优秀的数学算法和物理世界之间发生的最浪漫的正反馈。
林伟当时看着张默那份报告，只说了一句话。
“见识少了呀……”
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