下午一點，山景城計算機歷史博物館。
展廳里坐了五百多人。最後一排後面架了四台攝像機，CNBC的兩台占了最好的位置。YouTube的直播推流在側門邊上，一個工程師戴著耳機一直盯著屏幕上的比特率讀數。
【上吧！勇敢的少年！美麗的天使在遠方召喚你，勇敢的少年啊，快去創造奇蹟！】
身穿白色毛衣，藍色牛仔褲的陳一然從後台的空隙偷瞄了一下觀眾席，然後囑咐茉莉：「我又不是14歲！以後我們真的搞出EVA我也開不了！我上去了，開始給我提詞。」
【遵循您的意志，議長大人。】
陳一然從右側走上台，站在舞台中央後，感覺還不錯，沒有想像中的緊張情緒出現。
他先是對台下的人進行了一番調侃，主要是本來預計4百人，最後來了五百人，很多公司和大佬都主動來要邀請函，實在是推不掉。
「說實話，我也沒想到，來了矽谷一年，我就有了這樣的號召力。微軟，甲骨文，這都不在我的邀請名單，主要是有段時間沒交流業務了，就把你們忘了。
還好你們記得我，主動來找我要邀請函。還有馬斯克先生，用了一輛特斯拉來換邀請函，也是很大氣了。」
陳一然沒有掩飾，直接對馬斯克展開了邀請：「我其實非常看好SpaceX，如果項目有什麼資金缺口，可以來找我。
畢竟，大家知道的，我已經被媒體形容為新一代行走的印鈔機了。實際上我是不太滿意這個稱呼的，印鈔機的效率應該沒有我快。」
馬斯克此時還沒有頂級企業家的那種渾然自信，而是帶著創業公司老闆特有的那種小心謹慎，在台下一邊鼓掌一邊點頭。
陳一然看到，心中一嘆，果然是沒進化的老馬，是那個能被聯想老總嘲諷的靦腆網癮中登。
結束了發布會的常規幽默開場環節，陳一然直入主題，按了一下控制器，大屏幕顯示了一張幻燈片。
「人類的語言，本質上是一串符號的有序排列。每一個詞的含義，都依賴於它周圍的詞。『我昨天吃了蘋果』和『蘋果昨天吃了我』，同樣的詞，順序不同，含義完全不同。」
他按了一下遙控器，大屏幕上出現了一張傳統的語言處理流水線圖。一句話從左到右，經過分詞，詞性標註，句法分析，語義理解。
又換了張幻燈片，陳一然繼續講解。
「在一句話里，相關的詞往往不是相鄰的。『昨天我和朋友在舊金山看了一場非常無聊的電影』。這句話里，『電影』和『無聊』的關係，比『電影』和『的』的關係重要得多。這些關聯在傳統的串行處理里，全部依賴於詞和詞之間的物理距離。離得遠的詞，關聯就弱。
我說得具體一點。傳統語言處理里有一個叫長距離依賴的問題。如果一個句子超過二十個詞，句首的詞就很難和句尾的詞建立有效關聯。
因為信息在逐層傳遞的過程中會衰減。就像你傳話給下一個人，不會有問題，但是傳了二十個人之後，很可能意思就被曲解了。」
大屏幕上又切了一張圖。這一次不是傳統的流水線，是一個完全不同的結構。
屏幕上的圖開始動，一句話被拆成了所有單詞，每個詞不再是串行排列，而是分散成一個圓圈，互相用線聯繫。
「我用了另一種方式，並行化語義關聯，一句話輸入之後，所有的詞同時處理。每一個詞，會同時和這句話里的其他詞做一次相關性計算。」
屏幕上，這句話的不同詞語，相互連接的線有粗有細。
「相關性的計算方式是自動學習的，什麼樣的詞應該關聯在一起，不需要人來告訴它。不需要詞典，不需要句法樹，不需要任何人工標註。
它會自己從海量的文本數據里學出來。『電影』和『無聊』總是出現在相似的模式里和相似的位置上，它就自己把這兩個詞連起來。這還不是最關鍵的。」
大屏幕上又切了一個畫面，同一個句子，但是分了三組獨立的連線，每組連線都是獨立的，互不干擾，同時運行。
「最關鍵的，是這個相關性計算可以同時做很多組。三組，八組，十六組。越多越好。每一組關注的關聯模式不一樣。」
他按了一下遙控器。第一組連線高亮，連接的是「電影」和「無聊」之間的語義關係。第二組高亮，連接的是「昨天」和「看了」之間的時間關係。第三組高亮，連接的是「朋友」和「我」之間的人物關係。
「第一組抓語義，第二組抓時態，第三組抓人物關係。它們同時工作，互不打架。機器不需要理解什麼是『語義』，什麼是『時態』」。它只需要同時用不同的方式來關注同一句話。」
下面的技術人員還算鎮定，這些都不算非常讓人震驚的東西，但如果已經用技術成功實現就不一樣了，他們開始期待下面的演示部分。
陳一然沒有停，換了個圖繼續說。
「還有一個東西，位置。一個詞的含義，不僅取決於它周圍是什麼詞，還取決於它在句子裡的位置。我選擇直接在每個詞上附加一個位置編碼。
這個架構，並行化語義關聯，多頭注意力機制分組，位置編碼。加上DeepFlow框架，就是我今天要介紹的產品。」
陳一然從口袋裡掏出了一台三星的安卓手機，工作人員上台，用一個攝影機拍攝手機的屏幕，實時的播在大屏幕上。
下面的三星代表，瞬間腰板挺直。
陳一然直接衝著手機說道：「Bun（包），幫我找一下山景城附近的義大利餐廳。」
手機上直接出現了文字回覆：山景城附近有三家義大利餐廳在Yelp上評分在四星以上。排名第一的是Osteria，在卡斯楚街。
「我懶得看文字，你說給我聽。」
然後大家就聽到了，幾乎聽不出機械感的溫柔女聲複述了文字內容。
「我不要這個第一的，我就喜歡第二的，給我第二家店的地址。」
聲音也直接回答了出來。
「算了，直接給我撥通第三家的電話。」
手機直接轉換到了電話頁面撥了過去，響了幾聲後，電話被接起：「你好，這裡是太陽披薩，有什麼可以幫您的？」
台下馬上爆發了熱烈的掌聲，有些學者直接站了起來。
陳一然趕緊把電話掛掉，然後開始解釋，畢竟現場也不都是技術那麼好的專業人士，有些人可能一瞬間還沒有認識到這三個問題代表著什麼。
「它剛才知道我說的『第二家』是什麼意思，我沒有重複餐廳名字，沒有說『剛才那家』。我就說『第二家』。」
陳一然又低頭說道：「幫我發條簡訊給高德偉。」
溫柔女聲問：「簡訊內容是什麼。」
「告訴他晚上去這家太陽披薩聚餐。」
「已發送。內容：晚上去太陽披薩聚餐。」
台下又是一陣掌聲，還有一些笑聲。
陳一然沒有停：「查一下明天舊金山的天氣，如果下雨，幫我設一個早上七點的鬧鐘，鬧鐘名叫帶傘。」
「舊金山明天有雨，概率百分之六十。已設置早上七點的鬧鐘，名為帶傘。已經檢測到手機上存在另一個名為『跑步』的七點鬧鐘，要同時保留嗎。」
陳一然笑著說：「算了不加了，幫我設一個明天下午三點的會議提醒……」
他停兩秒才繼續開口。
「不對，改一下，明天下午兩點。」
手機上非常準確地，設定了下午兩點的會議提醒。
這次掌聲更熱烈了，陳一然沒有再說什麼，就站在那。
台下的人以為這就是結束了，都開始站起來鼓掌。
但是陳一然做了一個手勢然後說：「你們以為這就結束了？我得說，雖然我很自豪現在展示的這些東西。但是我到目前為止最自豪的，還是DeepFlow。
而非常遺憾的是，雖然這是MIT協議的開源項目，但是大家對他的開發實在是不怎麼樣。很讓我失望，今天讓大家看一下，DeepFlow有多強大！
下面，請讓我介紹，bun的完全體，bean bun（豆包）。我管它叫，人類第一個智能體程序。」