崔兰一边说话，一边想到什么，顿时有种自戳双目的冲动——

在那段炫酷人赢的前世记忆里，有部分的记忆让她觉得……宛如被迎面喂了狗屎，她忍不住认为，前世的自己也许眼瞎。

这个时候，刘明插话道：“徐师兄，你还对她态度那么好？她就是个小偷，她怎么能来参加莫老师的葬礼？！”

与此同时，周围宾客的议论声也窸窸窣窣地响起：“是啊，也不知道她哪来的脸继续呆在这里，参加葬礼的人哪怕不是有头有脸，也没有像她这样的。”

宾客们对自己的指指点点，崔兰只当没听见，兀自盯着徐向北。

她想起的那段前世记忆中唯一的一盆狗屎——那就是，前世她，嫁给了徐向北。

其实仔细一想也很合理，她的那些成果，除非是最亲近的人，不然是不会知道她的架构和源代码的。

正在崔兰心情复杂的时候，音响里突然传来了助研老师的声音。

“各位老师同学，晚上好，为你们来参与莫建华教授的葬礼表示谢意。”助研老师以官方的话开场后，进入主题——

“莫老师一生热爱科研，致力于推动智能算法的研发。即使是过世前，还在为手头课题苦恼。他托付我在葬礼这个汇集了众多科研人士的场合，提出他项目中遇到的困难，希望能够集思广益，攻克该课题的难点。”

此话一出，众人议论纷纷;

“莫老师都搞不出结果，真的有人能想出来吗？”

众人正说着，会场巨大的投影屏上，投影出了莫老师没完成的难题。

这是一个与智能对话相关的难题，莫老师生前手头进行的项目叫做Jeus，简单来讲Jeus是一个能够模仿人类对话的系统，它包括了从语音识别到语音播报再到屏幕显示的一个完整交互流程。

而现在的问题是，莫老师架构的算法还不能够达到预期的目标——系统没有办法正确识别用户话语的意图，也就无法准确地满足用户需求。

简单来说，假如用户说“我很伤心”，系统无法识别用户意图是需要“安慰”。

会场中的众人开始互相讨论起来，崔兰也被莫老师留下的最后一题吸引了注意力。

半个小时过去了，还是没有人提出有建设性的思路。

开始不断地有人看向徐向北——

徐向北是领域大佬，如果有人能攻克莫老师课题的难关，那一定只能是他了。几乎每位宾客心中都是这样想的。

有离徐向北比较近的宾客出言问道：“徐老师，你有什么看法？”

立刻有人附和：“是啊，徐老师，不如您来说一下您的看法吧？您一定有想法了吧！”

徐向北沉默地站在那，好一会儿，才换上亲和的表情：“我需要更多的时间去思考我的想法是不是真的能解决莫老师的问题。”

这回答很妙，既暗示了自己有想法了，又暗示了自己还不能说，还显示出他是个严谨的人。

当然，在场也有许多人怀疑，徐向北是不是还根本没有想法？毕竟本来就只是提出一个参考思路而已，哪里需要徐向北说的这么慎重？这是真谨慎还是假装有想法了？

“不严谨也没事的，只是提思路而已，徐老师就当是给我们分享一下。”又有宾客说道。

这下徐向北再不想说，也被逼上梁山了，他看了一眼说话的宾客，在心中记住了这个不会看眼色的宾客。

徐向北沉默一会儿，终于开口：“那我简单说一下，我的想法是，细化程序的分析步，就以仿生算法举例的话，取原本百分之一的步长作为迭代步长，这样也许能得到更精确的结果。”

徐向北说完，会场众人纷纷开始讨论，大部分人点头表示赞同：这确实是常规的思路，细化迭代步来精确化结果。当然也有一部分宾客态度存疑。

突然，会场响起一个女声：“你难道不知道，仿生算法一旦把迭代步细化到这个程度，就会迭代不收敛，根本算不出结果？”

这个声音带着笑，似乎在嘲讽，一字一顿铿锵有力：“徐老师，你对‘你自己’提出的仿生算法，这么不了解吗？”

徐向北闻言，顿时脸白如薄纸，脸上维持的微笑瞬间僵住。

众人看向说话的女孩，正是崔兰。