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“模型算法的基础架构？”陈工追问。
伍馨让系统在眼前投射出回答要点：“基于Transformer架构的多模态融合模型。文本数据使用BERT系列预训练模型，图像和视频数据使用CLIP和ViT，音频数据使用Wav2Vec。融合层采用注意力机制，输出层根据具体任务设计——趋势预测是时间序列分析，风险评估是分类模型，创作建议是生成式模型。”
她说得很流畅。
每一个术语都准确。
每一个架构描述都符合当前技术前沿。
陈工推了推眼镜，手指在键盘上敲击了几下，似乎在记录什么。然后他抬起头：“训练数据规模？”
“文本数据约50TB，覆盖过去五年全网文娱相关内容。图像和视频数据约200TB。音频数据约10TB。”伍馨说，“所有数据都经过严格的清洗和标注。”
“标注标准？”
“我们设计了三级标注体系。一级标注由算法自动完成，二级标注由兼职标注员复核，三级标注由专业研究员审核。标注一致性达到92%以上。”
陈工沉默了几秒。
然后他看向赵启明，微微点头。
第一个关卡通过了。
“那么，谈谈你们的行业分析能力。”刘工开口了，她的声音干脆利落，“上个月，你们给赵总的那份报告里，预测‘黄昏会’将在六个月内完成对中小内容平台的收购整合。依据是什么？”
伍馨看向李浩。
李浩清了清嗓子：“依据主要有三点。第一，‘黄昏会’过去两年的投资记录显示，他们对垂直领域平台的投资频率在加快，单笔投资额度在增加。第二，他们的现金流状况良好，近期有多笔债券发行，融资规模超过实际业务需求。第三，行业监管政策出现微妙变化，对大型平台的限制在加强，但对中小平台整合的监管相对宽松——这创造了时间窗口。”
他说得很从容。
每一个点都有数据支撑。
伍馨在心里松了口气——这三天，她让系统整理了所有相关数据，做成简明的要点，李浩几乎背下来了。
“风险评估呢？”刘工追问，“如果‘破晓’要阻止这种整合，你们认为最有效的切入点是什么？”
这次轮到林悦回答。
她调整了一下坐姿，声音温和但清晰：“从内容创作的角度看，平台整合的核心目的是控制内容分发渠道。所以反击点应该在内容本身。我们建议扶持一批高质量、高粘性的原创内容创作者，让他们成为‘内容锚点’，吸引用户留在独立平台。同时，设计创作者激励计划，提高迁移成本。”
“具体方案？”赵启明突然开口。
伍馨接过话头：“我们设计了一个三层激励体系。第一层是基础流量扶持，保证创作者的内容曝光。第二层是商业化分成，提高创作者的收益比例。第三层是IP开发优先权，让优质内容有机会转化为影视、游戏等衍生品。这套体系的核心是让创作者感受到，留在独立平台比被大平台收购更有价值。”
她说话的时候，眼睛看着摄像头。
目光坚定。
语气自信。
赵启明的手指在桌面上轻轻敲击，像在思考。屏幕的光照在他脸上，让他的表情显得更加难以捉摸。
“下一个问题。”陈工说，“你们的模型如何保证预测准确性？我注意到，你们在报告里预测了某类型剧集的市场饱和度，但实际数据似乎有偏差。”
这是一个陷阱问题。
伍馨早就预料到了。
她让系统调出相关数据，在眼前快速浏览了一遍，然后回答：“我们的预测是基于历史数据和当前趋势的推演，不是绝对准确的预言。您提到的偏差，主要原因是三个月前某政策突然调整，影响了该类型剧集的审核通过率。我们的模型已经根据这一变量进行了修正，最新版本的预测误差在5%以内。”
“模型更新频率？”
“实时数据每小时更新一次，模型参数每周调整一次，架构级优化每季度进行一次。”
“如何验证模型效果？”
“我们采用交叉验证和A/B测试。所有预测都会和实际结果对比，误差超过阈值就会触发模型审查流程。”
问答持续了四十分钟。
问题一个接一个，从技术细节到商业逻辑，从数据伦理到行业趋势。陈工和刘工轮流提问，有时候一个问题刚回答完，下一个问题就接踵而至。赵启明大部分时间沉默，只是听着，观察着。
伍馨能感觉到大脑在高速运转。
系统在眼前不断投射出数据、要点、图表。她需要快速理解，快速组织语言，快速回答