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有了阿巴雲研究中心的講座經驗，王浩再去企鵝公司做類似的講座，就準備的很充分了。

包括講解內容、時間和節奏安排，都仔細思考了一遍，還針對的做了PPT，就連講解的方式都琢磨了很久，決心要挖掘所有聽課人員的潛力，才能夠最大化的擼羊……咳咳，是希望讓更多的人聽懂。

“畢竟，人家也是花錢的，三十萬可不少，一定要把內容講清楚！”

王浩一路上都在思考著。

按照以往的經驗，‘引導式’的講解方式能帶來更多的靈感，但顯然並不是適用於難度高的演算法講解，‘傅立葉輔助構建數學模型’的難度稍低，‘大數相乘演算法’的難度就要高一些了。

哪怕是在STACS會議上，做‘大數相乘演算法’都沒有獲得太多靈感值。

王浩總結了原因就是‘難度太高’。

難度高，聽講的人想跟上思路都不容易，更不用說去發散思維想其他內容，帶來的就都是‘知識基礎’，而不是更重要的‘靈感方向’。

“引導性講解方式，速度太慢，而且臺下也不是學生，不適合；作報告式的講解肯定也不行，只提供知識內容，根本漲不了幾點靈感值。”

“最好的方式還是基礎講解，不用去做證明，只是對演算法運用的講解。”

“這大概也是企業希望聽到的吧？”

企業肯定會關心新演算法的正確性，但演算法正確與否有學術機構驗證，根本用不著企業去關心，他們更關注的是‘演算法運用’。

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