第267章 拒绝1000万！却转头选了？（1/2）
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戴维斯被辉瑞代表指着鼻子骂，老脸涨得通红，刚要反驳。
“江女士！辉瑞愿意出价九千万美金！！”
辉瑞的代表根本不给戴维斯说话的机会，直接转向江梦瑶，报出了一个让走廊里所有人倒吸凉气的价格。
“放屁！诺华出一个亿！”
“我们派尔森生物愿意·····”
“各位，请冷静一下！”
江梦瑶终于开口，声音不大，却像一把淬了冰的刀，瞬间切断了所有嘈杂。
整个走廊，乃至半个大厅，都安静下来。
所有人的目光都聚焦在她身上。
江梦瑶的视线从戴维斯、辉瑞代表、诺华高管的脸上一一扫过，那眼神平静得不带任何情绪，却让他们感觉自己像被钉在标本板上的昆虫。
“我的模型，不是摆在货架上等你们竞价的商品。”
她把手从衣兜里抽出来，掸了掸实验服上并不存在的灰尘。
“独家授权，想都别想。”
“这次研讨会，我会开放二十个授权名额。
价高者得，但钱不是唯一的标准。”
她丢下这句话，不再看他们一眼，转身走进了休息室。
厚重的木门在身后合上，隔绝了所有或震惊、或愤怒、或贪婪的目光。
走廊里，刚才还剑拔弩张的几位高管，面面相觑，脸上的表情精彩纷呈。
二十个名额。
现场光是美利坚的药企，都不止20家了。
在场林林总总有相关需求的公司，最少有上百家。
20个名额，这就意味着这里只有不到1/5的公司能够获得授权。
这意味着垄断彻底破产，接下来将是一场血腥的内卷。
而那句“钱不是唯一的标准”，更像一柄达摩克利斯之剑，悬在每个人头顶，让他们心里发毛。
……
会议进行到第三天，进入了最关键的提问与辩论环节。
第一大礼堂的气氛比前两天凝重了数倍。
这是最后的，也是唯一的机会，在学术层面上挑战江梦瑶的权威。
如果她的模型存在任何理论漏洞或者逻辑死角，那么昨天她建立起的所有规矩和强势，都将化为泡影。
第一个站起来的，是来自剑桥大学的阿奇博尔德教授，一位在统计遗传学领域浸淫了三十年的老牌泰斗。
他扶了扶金丝眼镜，语气带着学者特有的严谨和审视。
“江女士，您的拓扑降维法确实令人惊艳。
但我想请问，在面对超过五百万个基因片段、且数据污染率高于百分之二十的极端情况下，您的模型如何保证收敛的稳定性？
根据我的团队推演，第四节点的流形折叠会产生一个无法规避的逻辑奇点。”
这个问题极度刁钻。
台下所有人都屏住了呼吸。
国内的学者们手心捏了一把汗，而那些药企的首席技术顾问则全都竖起了耳朵，这正是他们最关心的问题。
江梦瑶拿起激光笔，在巨大的投影幕布上调出一张结构图。
“阿奇博尔德教授，您的问题很好。
但您的团队在推演时，忽略了一个变量。”
她手中的红色光点，精准地落在一个毫不起眼的连接线上。
“你们沿用了传统的‘线性反馈校正’，试图在奇点出现后进行弥补。
但我的模型，在第三节点溢出率达到百分之十五时，就已经启动了‘概率场预判机制’。”
江梦瑶转过身，面对台下数千双眼睛，语速平稳。
“它不会去解决奇点，它会直接绕开奇点可能出现的整个空间。
与其在风暴里加固船体，不如提前预判航线，避开风暴中心。”
阿奇博尔德愣在原地，嘴巴微张。
他脑子里飞速运算，几秒钟后，额头上冒出细密的冷汗。
绕开……
这个思路，简单粗暴，却又天才到让人头皮发麻。
他坐了下去，神情有些恍惚，嘴里不停地念叨着“概率场预判”。
紧接着，一个又一个在各自领域响当当的名字站了起来。
从算法的边界效应，到硬件算力的最低要求，再到对罕见病基因序列的兼容性。
问题一个比一个尖锐，一个比一个深入。
这已经不是提问，而是一场车轮战式的学术围剿。
然而，江梦瑶始终站在台上，从容不迫。
她的回答永远一针见血，没有任何多余的解释，每一句话都直击问题的核心。
她的知识储备和思维深度，完全不像一个十八岁的大一新生，更像一个穷尽了整个学科所有分支的怪物。
下午三点，辩论进入白热化。
麻省理工生物信息实验室的主任，菲利普斯教授站了起来。
他是业内公认的算法权威，以思维缜密、逻辑无懈可击着称。
“江女士，我承认您的模型在宏观层面是自洽的。”
菲利普斯的声音通过麦克风传遍全场，
“但我对您提出的‘薛定谔态剪枝算法’的普适性，表示严重怀疑。”
他指向屏幕上的一段核心代码。
“在处理非编码区的‘垃圾dNA’时，这种随机剪枝，有百分之零点零一的概率，会误删具有潜在调控功能的长链非编码RNA。
这个风险，对于新药研发是致命的。”
这个问题，终于让台下不少药企顾问露出了认同的神色。
这确实是一个绕不开的风险。
江梦瑶看着菲利普斯，脸上第一次露出了一丝若有若无的笑意。
“菲利普斯教授，我很高兴您能提出这个问题。”
她顿了一下，目光变得锐利起来。
“因为这个问题，恰好也出现在您三年前发表在《自然》杂志上的那篇关于‘基因沉默’的论文里。”
全场哗然。
菲利普斯脸上的自信笑容瞬间凝固。
江梦瑶没有给他反应的时间，激光笔的光点在幕布上飞速移动，调出了另一篇文献的截图。
“在这篇论文的第七页，您为了论证自己提出的‘双向抑制模型’，同样采用了一种剪枝算法来排除干扰项。”
江梦瑶的声音清晰而冷酷。
“但您当时采用的算法，比我的‘薛定谔态剪枝’要粗糙得多。
它造成的误删概率，不是百分之零点零一，而是百分之三。”
她转头看向脸色已经变得煞白的菲利普斯教授。
“这个高达百分之三的系统性误差，导致您那篇论文的核心结论，从根本上就是错的。
所谓的‘双向抑制’，其实只是单向的弱激活效应。
如果我没算错，这个错误让贵实验室过去三年的相关研究，都走在一条错误的道路上。”
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