研讨会很快开始。主持的郑教授简短开场后，便是各家学术报告轮番上演。轮到严瑾时，会场明显安静了许多。
她起身走向讲台，步履从容。
打开PPT，清冽的声音通过麦克风清晰地传遍会场，简洁、精确、富有逻辑，将复杂的前沿算法拆解得如同精密的机器图纸。
大屏幕上快速滚动着公式、数据流图和仿真结果。
江浔的目光追随着她，欣赏着她站在学术聚光灯下的那份自信与光华。
当他提出的那个创新性的迭代优化算法框架被重点介绍时，严瑾特意停顿了一下，目光向他这边掠了一眼，那一眼带着某种心照不宣的确认。
报告非常成功，提问环节很踊跃。几个尖锐的技术问题砸过来，严瑾应对如流，言简意赅。
终于，一个头衔是某大厂AI Lab首席科学家的中年男人推了推眼镜，直接看向江浔：
“严教授，您报告中核心算法的创新点之一，由您课题组这位……江浔同学独立提出？我很感兴趣的是，在处理大规模用户实时反馈流时，如何有效防止信息过载导致的模型震荡？这在动态推荐系统里一直是瓶颈。”
问题很硬核，直接指向江浔未发表论文的核心代码模块。全场的目光齐刷刷聚焦过来。
严瑾没有代答的意思，侧身让出了话筒位置，眼神示意江浔，眼底是纯粹的信任。
江浔站起身，身姿挺拔，没有半分紧张。
他没有直接回答，而是转身在白板上飞速写下一串经过精简的迭代公式以及一个动态平衡约束的示意图。
“感谢提问。”他的声音不高，却清晰沉稳，带着年轻人特有的锐气，
“解决核心在于引入了一个基于流式数据实时熵值评估的优先级过滤层，并用一个自适应的双阈值机制替代了传统的单阈值硬截断，就像在白板上所示……”
他用词精准，逻辑环环相扣，用最简洁的方式阐述了最核心的创新思路，既回答了问题，又巧妙地保留了关键技术细节，分寸拿捏得恰到好处。
清晰的解释、过人的理解力和远超年龄的学术素养，让提问者频频点头。
场内响起一阵低低的议论，看向江浔的目光变了，从好奇探究转为惊异和欣赏。
坐在会场后排，刚结束一场关于“艺术表现力驱动的人机交互模型”主题发言、收获了不少掌声的章天天，也一直关注着前排的动静。
当江浔站起来，在那
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