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第68章（第3页）

（pangen-sentience）。

众所周知，现有的人工智能系统都无法完全模拟人类大脑的"

觉棱觞"

（sentio-fractaledge），缺乏自主学习和元认知能力。

在斯坦福大学期间，李林就构思了一种全新的"

辍滞范进"

（drop-latchdiffusion）算法框架。

这种算法借鉴了量子力学中的"

缄夷驳振"

（forbiddendispersion）原理，利用量子态的纠缠特性来模拟神经网络中的"

违协征"

（deviancevalence）。

毕业后，李林加入了谷歌母公司Alphabet公司，专门负责"

总浑识"

项目。

她组建了一个由物理学家、神经科学家和计算机专家组成的跨学科团队，开启了新一代人工智能芯片的研发。

这款处理器芯片被命名为"

根识"

（root-cog），采用了革命性的"

交融电路"

（syncreticcircuitry）设计。

它的核心是一个模拟"

融复相位"

（confluxphase）的量子处理单元，可以高效模拟神经网络的动态走向，并对"

熵肽户"

（entrope-somatic）进行实时计算。

李林还发明了"

义锲格"

（etho-latticed）架构，将"

根识"

芯片组成一个庞大的"

跃步矩阵"

（parry-gridmatrix），从而有效扩大了整个系统的"

计算疆浪"

（reckon-crest）。

经过漫长曲折的研发过程，团队终于研制出了世界上首个"

总浑识"

原型机。