“目前主流的量子算法虽然具备理论上的高效性，但在处理大规模数据时，往往受限于噪声干扰和退相干时间。”林泽顿了顿，语气平静却带着一种不容置疑的笃定，“这就好比一辆跑车被卡在泥泞的小路上，再强大的引擎也无济于事。”

他继续说道：“我提出了一种新的思路——通过多维度信息压缩来优化算法结构，从而减少中间步骤中不必要的冗馀运算，同时避免传统算法容易出现的信息损耗问题。这种方法不仅能够显著提升效率，还能大幅降低错误率。”

几位院士听得频频点头，其中一人忍不住插话问道：“那么，关于量子算法优化的问题，你怎么看？尤其是在大规模数据处理中的应用。”

林泽稍作思考，并没有急于回答，而是先拿起桌上的水杯抿了一口，给人一种沉稳的感觉。

片刻后，他开口道：“简单来说，我们现有的算法更象是‘笨功夫’，每一步都依赖精确控制，但代价是巨大的资源消耗。而我的方案，则是利用高维映射的方式，将复杂问题直接投影到更高维度空间进行求解，然后再映射回低维结果。”

他停了一下，补充了一句：“就象把一个复杂的三维迷宫摊开成二维平面图一样，原本需要一步步摸索的地方，现在可以一目了然。”

这种思路新颖且极具操作性，甚至连一些资深院士都露出了赞赏的表情。有人低声感叹：“如果早些年有这样的想法，我们的研究进度可能会快上不少。”

与此同时，记者们彻底懵了。他们手中的记录设备飞快运转，但却完全听不懂林泽和院士们之间的对话。

闪光灯依旧闪铄不停，可那些专业术语对他们而言尤如天书一般晦涩难懂。

终于，有人忍不住小声嘀咕起来：“这说的是什么啊？怎么感觉跟外星语言似的……”

旁边另一个记者附和道：“就是啊，刚才那个‘高维映射’是什么东西？听起来好象很厉害的样子，但具体是什么意思啊？”

还有人干脆拉住旁边的工作人员求助：“麻烦您能不能用简单点的话解释一下刚才的内容？不然回去写稿子都不知道该怎么编。”

工作人员无奈地叹了口气，额头隐隐冒汗。他看了一眼正在专注讨论的林泽和院士们，压低声音解释道：“呃，大概的意思是，这位候选人正在讨论一种新方法，可以让计算机运行得更快、更高效，同时还能解决以前的一些难题……嗯，就相当于给计算机装了个超级加速器吧。”

尽管他已经尽量简化了描述，但有的记者们仍然一脸茫然，互相交换着困惑的眼神。

有人甚至悄悄打开了搜寻引擎，试图现场补课，却发现网上根本找不到相关资料。

整个会议室里形成了鲜明对比：一边是林泽与院士们的深入探讨，气氛热烈而富有启发性；另一边则是记者们手忙脚乱地记录，却始终摸不着头脑。

两拨人仿佛存在于两个截然不同的世界，彼此之间隔着一道无形的鸿沟。

面试持续了将近两个小时，期间林泽表现得游刃有馀。

无论是基础理论还是前沿技术，他都能信手拈来，展现出极高的学术造诣。

他的回答不仅条理清淅，而且总能抓住问题的内核，用最简洁的语言将复杂的概念拆解成易于理解的逻辑链条。

当讨论进入深水区时，一位年长的院士突然提出了一个极具挑战性的问题：“凯尔，假设我们试图在量子计算中实现一种全新的算法架构，但现有硬件无法支持其运算须求，你会如何解决这个问题？”

林泽稍作思考，随后给出了一个令人印象深刻的答案。他从底层物理原理出发，结合当前材料科学的发展趋势，提出了一种基于“动态自适应量子节点”的解决方案。

这种方法不仅可以绕过传统硬件的限制，还能通过实时调整系统参数提高运算效率。他的语气平静而笃定，仿佛这不是一道难题，而只是一个需要稍加思索的小练习。

几位院士听得频频点头，有人甚至忍不住低声感叹：“如果换做是我，以他的知识水平，恐怕也未必能做得比他更好。”

另一名年轻的院士则拿起桌上的报告翻阅起来，脸上露出恍然大悟的表情，“原来如此……难怪他的毕业设计能写出这样的深度。”

林泽的毕业设计报告成为了面试中的亮点之一。这份报告不仅函盖了量子计算机及其算法的基础研究，还大胆地提出了几种革命性的改进方案。

其中一项关于“多维信息压缩”的具体设计，更是让在场的院士们感到震撼。

他们意识到，这不仅仅是一个学生的作品，而是一份足以推动整个领域发展的里程碑式成果。

最终，所有问题结束后，院士们短暂退到会议室的一角进行商议。他们彼此交换了几句简短的意见，随后回到主座位置。

领头的那位年长院士清了清嗓子，宣布了结果：“凯尔·罗文，你的综合评分是99分。恭喜你成功通过面试。”

这句话一出，整个会议室顿时陷入短暂的寂静。空气似乎凝固