崩。”
一句话，直接戳中江屿最深的技术焦虑。
江屿正色躬身：“教授，这正是我最想解决的问题。”
“那就好好讲。”霍华德合上电脑，“今天，让这里的人记住你。”
半小时后，交流会正式开始。
全场三十余人，全是来自谷歌、OpenAI、摩根士丹利、高盛、亚马逊AI实验室的技术负责人。
艾伦率先开场，简单介绍了金融算法的前沿方向，随后话锋一转，直接把舞台交给江屿：
“接下来这位，来自中国的技术人，用一套跨界模型，帮文森特集团躲过黑天鹅、优化五十家商超——江屿。”
江屿站上讲台，没有华丽PPT，只投出核心代码与四维模型架构。
他不讲商业、不讲落地、不讲情怀，只讲算法、变量、动态权重、极端对抗逻辑。
从零售适配，到金融对冲，再到AI实时决策……
他把最底层的思路，讲得透彻、锋利、干净。
讲到一半，莉娜直接举手打断，语气强势却专业：
“模型在高并发、多门店联动下，延迟会飙升到2.3秒，无法支撑全美商超实时调度。你怎么解决？”
全场目光瞬间集中。
江屿没有慌，只淡淡一笑：
“我解决不了，但我知道——用你们课题组的分布式算力层，可以压到0.4秒以内。”
一句话，全场安静一瞬，随即响起低低的惊叹。
他不仅懂自己的模型，还提前吃透了麻省理工的底层架构。
莉娜愣了两秒，忽然点头，坐了回去，嘴角忍不住上扬——遇到对手了。
江屿继续讲。
他把艾伦的金融逻辑、霍华德教授的算力思想、马克的本地适配、自己的普惠底层……全部揉成一套全新体系。
讲台下，霍华德缓缓点头，对身边助理低声说了一句：
“这不是来学习的，他是来补全我们最后一块拼图的。”
分享结束，全场自发鼓掌。
一群平时眼高于顶的顶尖算法专家，纷纷围上来交换联系方式。
“江，你的动态变量思路，我们量化团队想用。”
“亚马逊AI可以给你开放算力接口。”
“高盛那边我可以推荐，你的模型能直接进风控系统。”
艾伦拍着江屿的肩膀，笑得得意：“我就说，你一上
…。。