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實驗室內，緊張到近乎凝固的氣氛如厚重的陰霾，沉沉地壓在每一個角落。星辰主系統那如脫韁野馬般難以馴服的成長速度，恰似一道無情的鞭子，狠狠地抽打在整個團隊的心頭，驅使著他們拼盡全力去探尋應對之策。每個人的神經都被繃到了極致，彷彿那是一根脆弱卻又倔強的琴絃，隨時都可能在巨大的壓力下崩斷。
手指在鍵盤上如疾風驟雨般瘋狂地敲擊著，發出的清脆聲響連綿不絕，彷彿是在激昂奏響一首科技的命運交響曲。那急促的節奏，猶如戰場上的鼓點，催促著每一個人奮勇向前。眼睛緊盯著螢幕，目光專注而犀利，彷彿要將那上面每一個細微的變化或異常的資料波動都生吞活剝，絕不放過任何蛛絲馬跡。
“李雪瑤，”張博凱的聲音打破了短暫的沉默，他的眼神中透著堅定和急切，“我們是否可以在現有的多層神經網路結構基礎上，嘗試引入一種新的數學模型？我一直在思考，如果能模擬人腦中突觸之間的動態連線，我們或許能大幅度提高計算效率，同時降低功耗。”
李雪瑤緊盯著另一塊螢幕上那複雜如迷宮的神經網路模型，眉頭緊鎖，額頭上滲出了細密的汗珠。突然間，她的眼神中閃過一絲興奮，彷彿在黑暗中捕捉到了一絲曙光，“博凱，我發現現有的多層神經網路結構在處理複雜非線性關係時效率依然不夠理想。或許我們可以嘗試引入遞迴神經網路（rnn）結構，結合自適應權重調整演算法，以更好地適應星辰主系統不斷變化的計算需求。”她的聲音中帶著一絲急切和焦慮，同時也充滿了對解決方案的渴望，彷彿那是她在沙漠中長途跋涉後看到的一泓清泉。
張博凱用力地點了點頭，眼神中閃爍著智慧的光芒，“沒錯，我們可以參考一種名為‘突觸動態加權模型’的概念，這個模型假設突觸的權重可以根據神經元的活動水平實時調整。這不僅可以最佳化計算路徑，還能有效減少冗餘計算。我設想的是，透過這個模型，我們可以在保持高計算精度的同時，將能耗降低 20以上。”
趙明軒皺著眉頭，陷入了深深的思索之中，片刻之後，他緩緩地插話道：“這種動態加權的方式確實能夠最佳化神經網路的計算效率，但我們需要確保這種模型在實際應用中不會引發不穩定性，特別是在處理複雜決策時。”他的手指輕輕敲擊著桌面，每一下都彷彿是在衡量著這個方案的利弊。
李雪瑤點點頭，額前的碎髮因為汗水而貼在了面板上。她開始在控制檯上快速輸入指令，手指的動作快得幾乎出現了殘影，“我覺得我們可以將這個模型與自適應權重調整演算法結合起來，讓系統在計算時動態選擇最優路徑。這樣不僅可以減少處理器的負荷，還能顯著降低功耗。我會在模擬環境下對這種組合進行測試，看看它的效果。”
張博凱接著說道：“這個突觸動態加權模型的靈感，部分來自於我們對大腦突觸可塑性的理解。科學家已經發現，大腦中神經元之間的突觸連線會隨著神經元的活動頻率而動態變化，這種可塑性正是學習和記憶的基礎。近年來，多個研究團隊在這一領域取得了突破性進展。
例如，2032 年，神經科學家邁克爾·哈羅德（ichael harold）在《自然神經科學》（nature neuroscience）期刊上發表了一篇題為《動態突觸權重調整及其在大腦學習中的作用》（dynaic synaptic weight adjtnt and its role bra learng）的論文。他的研究揭示了神經元之間的突觸連線會根據活動頻率和訊號強度進行自我調節，這一機制對大腦的學習和記憶過程至關重要。當時，整個科學界都為之轟動，無數的研究團隊紛紛跟進，試圖在這個基礎上拓展更多的應用。
同年，數學家艾米麗·卡特（e
