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这个问题不太好回答。
如果对计算机语言一窍不通的话，是绝对回答不出来的，说空话都说不出来。
或许是因为凌之逸没回答过问题，又或许是因为他是个专注文艺领域的明星，评委都很想知道他到底有没有足够的水平，于是直接指定他来回答：
“凌之逸，你来回答这个问题吧。”
孟凝和应添域同时向他投去视线。
台下部分参赛选手都用看好戏的表情看着他：
“这个问题，我感觉凌之逸回答不了啊。”
“对啊，他一个明星，不好好拍戏唱歌，干嘛要来掺和机器人比赛的事啊？明星就老老实实赚那份钱得了，别来挤占我们普通人的资源啊。”
“我看他就是想蹭奖的，这机器人明显是另外两个人做的，答辩要现原形咯。”
就在许多参赛选手都认为凌之逸会支支吾吾说不出话时，他却上前一步，扬起微笑：
“感谢评委老师的提问，关于这个问题，我们之前也有内部讨论过，时间有限，我就简单说说我们的想法。
首先，我们认为应当选择合适的优化算法，有两种算法我们认为是不错的，第一种是梯度下降算法及其变体，比如SGD、Mini-batch Gradient Descent和Momentum；第二种是自适应学习率算法，比如Adagrad、RMSprop和Adam等，它们能够根据参数的历史梯度信息自动调整学习率，从而更有效地进行参数更新，减少不必要的计算。
其次，就是要在不影响机器人性能的前提下，尽可能简化算法逻辑，删除不必要的计算步骤，还能利用多核处理器或分布式计算技术，将计算任务分解为多个子任务并行执行，以缩短整体计算时间。
第三点是优化数据结构，根据算法需求选择合适的数据结构，并在算法执行前对数据进行预处理，比如数据压缩和降维。
最后就是优化硬件条件了，可以利用GPU等硬件加速器、使用针对特定算法优化的专业芯片或是FPGA，另外，传感器和软件的优化也非常重要。
嗯，大概就是这样了，如果评委老师对我的回答还有别的感兴趣的地方，可以提出来，我们深入讨论一下。”
全场寂静。
先不说他这回答的水准到底怎么样，就他这不慌不忙不怯场的态度也值得大家给他点个赞。
他应该知道的，台下有很多本国的选手都对他持质疑态度。
一旦他表现出一点慌张一点犹豫，他们恐怕就会抓着他的漏洞做文章。
明星的身份既能让他更轻易地引起他人的注意，也会给他带来一些压力。
他扛住了这份压力。
——回答清晰有条理、用词得体又大方，众人一时之间都挑不出什么毛病。
评委盯着他看了几秒，他不闪不避回看过去，脸上依旧保持微笑。
就像他上台说的那样，他只要把这当成是一场演出，回到他最熟悉的领域就可以了。
刚才的回答即是他的表演。
对视完毕，评委微微点了下头：“谢谢你的回答，我暂时没有别的疑问了。”
过关！
孟凝、应添域和台下的老师都松了口气，凌之逸弯起眼睛，笑得相当灿烂。
……
之后的几个问题，仨人也都顺顺畅畅地回答出来了，得益于前两天晚上的努力，凌之逸即使是在被问到自己不擅长处理的部分时也能对答如流，掰扯出个一二三四。
