套系统，其核心同样是深度神经网络。”林星石的声音从设备下方传来，略微有些沉闷，但依旧清晰，“我们通过对海量的人脸表情数据进行学习，训练出了一个能够精准识别超过五十个面部关键肌肉群运动的模型。它可以实时捕捉和分析人类的面部表情，并将其转化为驱动虚拟形象的参数。”
“而这，还只是第一步。”
林星石放下了手中的设备，屏幕上的AC娘也恢复了平静。
“我们的目标，是实现全身的实时动作捕捉。”
他再次按下翻页笔，屏幕上播放了一段预先录制好的视频。
视频中，一位工作人员穿着普通的衣服，在一个空旷的房间里跳了一段街舞。他的动作行云流水，充满了力量感。
而在他旁边，一个三维的火柴人模型，正在以毫秒级的延迟，完美地复刻着他的所有动作。
“无需穿戴任何传感器，只需要一个或多个普通的高清摄像头，我们的算法就能够通过多视角信息融合，实时重建人体的三维姿态，并识别其动作。”
“这项技术，我们称之为‘动作识别’（Action Recognition）。它不仅可以用于虚拟偶像和游戏动画制作，更将在人机交互、智能安防、运动科学分析、自动驾驶等领域，发挥出巨大的价值。”
如果说，之前的天元GO展示的是AI在“思考”层面的颠覆性突破，那么此刻，AC娘和这段动作识别视频，则向所有人展示了AI在“感知”和“交互”层面的无限可能。
台下，来自斯坦福大学计算机视觉实验室的一位老教授，扶了扶自己的眼镜，眼神中充满了震撼。他喃喃自语道：“这太不可思议了……他们竟然已经走到了这一步。这种精度和实时性，已经超过了我们实验室目前最好的成果。”
会场再次沸腾了，掌声、惊叹声此起彼伏。人们交头接耳，激动地讨论着刚刚看到的一切。
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林星石站在舞台中央，平静地等待着大家的情绪稍微平复。
他知道，自己今天带来的这两样东西，将会在平静的学术湖面，投下又一块巨石。
主题演讲结束后的茶歇时间，林星石立刻被一群热情的学者和研究者围了起来。
“林先生，您好！我是来自法国国家信息与自动化研究所的皮埃尔，我对您在论文中提到的蒙特卡洛树搜索（MCTS）的改进非常感兴趣。”一位头发微白，眼神锐利的老者率先开口，他的胸牌上标注着他是本次会议的特邀专家之一。
他正是蒙特卡洛树搜索算法领域最重要的奠基人之一，他提出的UCT算法（Upper Confidence bounds applied to Trees）是现代MCTS算法的核心。
林星石立刻认出了对方，恭敬地回答道：“皮埃尔教授，您好。能和您交流是我的荣幸。我们在天元GO中，确实对传统的MCTS做了一些调整。主要是将价值网络的快速评估结果，与MCTS的模拟（rollout）过程进行了结合，用神经网络的‘棋感’来指导搜索的方向，从而在有限的计算时间内，探索更有价值的棋局变化。”
皮埃尔教授点点头，眼中闪烁着思索的光芒：“这是一个非常巧妙的思路。用一个训练好的‘专家’去指导搜索，而不是纯粹的随机模拟，这确实能极大地提升搜索效率。但是，你如何平衡价值网络的评估和MCTS自身的探索性呢？如果价值网络在训练初期存在偏差，会不会导致MCTS过早地放弃了一些有潜力的分支？”
这个问题切中了要害。
林星石微笑着解释道：“您提的问题非常关键。我们在算法中引入了一个动态调整的温度系数（temperature parameter）。在训练初期，我们会设置一个较高的温度系数，鼓励AI进行更广泛的探索，即使某些分支在价值网络的初步评估中得分不高，也有机会被深入搜索。随
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