畫面中，代表電磁干擾的紅區域在“盤古”引擎的驅下迅速變為安全的綠，迭代速度比傳統方法快了數十倍。
“而李維明博士的件模型，則過‘混沌’匯流排，直接賦能鍾耀祖團隊的‘伏羲’AI時序收斂助手。
‘伏羲’不再依賴略的時序模型，而是基於接近理真實的件行為進行預測和最佳化。
結果就是——”
陳默展示出一組對比資料：
“在Balong 5000 LNA模組的最終版圖上，我們不僅將偏差從0.18%到了0.05%以，遠超設計預期，而且將時序收斂的迭代次數從平均35次到了驚人的3次。
馮總，海思的同事告訴我，他們節省了將近三週的除錯時間。”
馮庭波眼中，忍不住口而出：“是的，整整三週！”
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