我们现有的传统控制算法，计算速度根本跟不上它的变化速度。”
郑院士拍了拍手边写满公式的草稿纸，重重地叹了口气。
“等我们根据传感器传回的数据算出结果，再向磁场线圈发出控制指令，等离子体早就崩盘撞上炉壁了。算不快，管不住，这就是全世界目前的现状。”
顾屿接过话茬，语气平稳，先给定下了一个基调。
“张局，人类的大脑和传统的线性算法，处理不了这种多变量耦合的复杂状态。但AI可以。”
说完，顾屿看向坐在末位的任少卿：
“少卿，你向首长们解释一下，AI在处理这类复杂系统时的底层逻辑。”
任少卿立刻坐直了身体，接过老板的话头，用严谨的科研思维向在座高层阐述：
“各位首长，传统的控制算法是基于人类设定的规则去应对变化。而AI，特别是结合了强化学习的智能体，它能够通过无数次的数据反馈，自己‘学会’控制策略。我们天问3底层的自注意力机制，能够瞬间看清上万个参数之间的全局耦合关系，从而在毫秒级的时间窗内预判等离子体破裂，并给出反制措施。”
听着任少卿的专业陈述，顾屿在心里默默梳理着前世的记忆。
后世那场轰动全球的聚变能源革命，就是由AI主导的破局之战。
2022年，海外顶尖团队利用强化学习智能体，在瑞士的托卡马克装置上实现了等离子体位形的精准控制。
那一次，AI学会了人类根本无法操作的复杂控制逻辑，在毫秒级的时间窗内稳住了那团上亿度的火球。
到了2024年，普林斯顿大学开发的AI控制器，已经能够提前三百毫秒预警等离子体撕裂，有效避免了反应中断。
国内的中科院等科研机构同样在利用可解释性AI预测大破裂，实时预警能力处于世界顶尖水平。
这些活生生的科技成果证明，传统控制算法搞不定的物理死局，全被AI的强化学习暴力破解。
这种技术跨越是实打实的物理实验结论。
而现在，顾屿提前好几年，把拥有自注意力机制的大模型搬到了这群顶尖科学家面前。
大屏幕上的数据流变成了可视化的动态图表。
几十条各种颜色的折线纠缠在一起，那是导入的废弃实验数据正在被天问3进行推演复盘。
任少卿紧盯着小屏幕，出声汇报，同时详尽解释了数据的安全性：
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