雷鸣般的掌声渐歇，但聚焦在叶清婉身上的目光却更加灼热。￠v!7`x`s-w′.+c,o?m/她从容地留在台上，显然预见到会有提问环节。

主持人微笑着上前：“frau ye, eine beeindruckende pr?sentation! ich bin sicher, viele unben fragen. m?chten von beantworten?\"(叶女士，令人印象深刻的演讲！我相信在座许多嘉宾都有问题。您愿意回答一些吗？)”

“certainly.″(当然。)” 叶清婉颔首，姿态优雅而开放。

立刻，前排一位身着考究三件套、头发梳理得一丝不苟的英国老牌财阀代表举起了手。他的英语带着浓郁的牛津腔：“m nexus’ is ambitious. however, the nd heterogeneity of global data pollengel-time processing. how does your neuromorphic architecture truly overe the von neumann bottleneck at le?″(叶女士，您的‘盖亚联结计划’雄心勃勃。然而，全球数据的庞大体量和异构性对实时处理构成巨大挑战。您的神经形态架构如何在如此规模下真正克服冯·诺依曼瓶颈？)”

问题尖锐且专业，直指核心技术难点。￠三?叶!屋￠ ~追/最\新\章`节¨台下瞬间安静，所有人都看向叶清婉。

\"系统，核心架构应对超大规模异构数据的优化策略，重点：异步事件驱动、内存计算、能效比。\"叶清婉瞬间在心中下达指令，同时面上露出理解且自信的微笑。

【优化策略已调取。】系统回应。

“an excellent question, sir.″ (非常好的问题，先生。)” 叶清婉从容回应，声音清晰有力，“traditional von neumann architectures indeed struggle with the ‘data movement tax’. gaia nexuges *event-driven, ation* at its core.\" (传统的冯·诺依曼架构确实受困于‘数据搬运税’。盖亚联结计划的核心在于利用*事件驱动、异步计算。)”

她身后的屏幕配合地切换出芯片架构图：“our custom neuromorphic chipl neural networks. they procetion *locally* where data rently reducing data movement overhead. bined with in-memory puting capabilitierchitecture achievegnitude higher energy efficiency and lower latency for tio-temporal data patterns – preciia nexus handles.\" (我们的定制神经形态芯片模拟生物神经网络。·l_o*v*e!y+u,e~d?u,.,o·r′g￠它们在数据所在位置*本地化*处理信息，极大减少数据搬运开销。结合*内存计算*能力，该架构在特定时空数据模式——正是盖亚联结计划处理的核心——上，实现了数量级更高的能效和更低的延迟。)”

她顿了顿，强调道：“it’s not about brute force, but about architectural efficiency tailored to the problem domain.\" (这不是蛮力，而是针对问题域量身定制的架构效率。)”

那位英国代表若有所思地点点头，眼中闪过一丝真正的兴趣：“intriguing roach. the energy efficiency gains alone would be revolutionary.** (方法很吸引人。仅能效提升一项就将是革命性的。)”

紧接着，一位来自硅谷的知名风投举手，语速很快：“mbility is key. how do you en nexus’s pre