引入更复杂的用户行为图神经网络模型，结合……”
他语速很快，抛出几个专业术语和复杂模型名称，试图在技术层面建立话语权，隐隐带着一丝“年轻人你听得懂吗”的审视。
但看着陆沉那双深邃平静、仿佛洞悉一切的眼睛，看着他背后那位气场强大的代理人沈兰，再想想那恐怖到不讲理的收购速度和资金实力……
陆沉安静地听着，手指无意识地在光滑的实木桌面上轻轻敲击，眼神专注，却没有任何被难住或困惑的迹象。
陈锋讲完，略带期待地看着陆沉，等待他的反应。包厢里其他人也屏息凝神。
陆沉端起茶杯，抿了一口，放下。
动作从容不迫。
“图神经网络（GNN）建模高阶交互，想法不错。”
陆沉开口，声音依旧平静，却让陈锋心头一跳——他听懂了？而且直接点出了模型核心？
“但，”陆沉话锋一转，目光如炬地看向陈锋，
“你忽略了两个致命点。”
“第一，过度依赖显式交互数据，对用户隐式兴趣挖掘不足，导致兴趣图谱失真。”
“第二，现有模型对‘信息茧房’的负反馈机制形同虚设，甚至变相强化。
你们用的应该是基于KL散度的简单惩罚项？效率低下，用户体验割裂。”
陆沉每说一句，陈锋的脸色就白一分。这哪里是“懂点皮毛”？
这简直是洞若观火，直指要害，而且陆沉点出的问题，正是他们团队争论许久、尚未找到完美解决方案的痛点。
“我的建议书里，”
陆沉语气平淡，却带着不容置疑的权威，“会提供一个基于多模态用户行为融合感知的轻量化模型架构（MM-LightNet），配合动态兴趣衰减与‘破茧’强化学习机制（Cocoon-Breaker RL）。
模型参数量比你们现有方案减少40％，训练效率提升70％，用户留存和内容多样性核心指标预估提升35％以上。
一周内出原型demo，有问题吗？”
陈锋已经完全懵了，嘴巴微张，额头渗出细密的冷汗。
MM-LightNet？Cocoon-Breaker RL？这些名词他闻所未闻，但陆沉描述的效果和指标，精准得可怕。
他哪里还敢质疑，只剩下本能的敬畏和震撼，下意识地用力摇头：“没……没问题，陆先生。”
快抖这边的技术试探，被陆沉三言两语、轻描淡写地碾成了渣。
他们心中所有的质疑
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