秋日的阳光透过会议中心巨大的落地窗，在光洁的大理石地面上投下斑驳的光影。
全国大学生科技创新大赛决赛的指示牌前，人流如织。
来自全国各高校的精英团队带着他们的心血之作，在这个舞台上角逐通往全国总决赛的入场券。
陆辰野一行人走进报告厅时，里面已经坐满了人。
能容纳五百人的空间里弥漫着一种混合了期待、紧张与竞争的气息。
前排的评审席上，各位专家已经就座，他们面前整齐地摆放着评分表和笔记本电脑。
我们的出场顺序不太理想。林浩压低声音，手指在手机屏幕上滑动，下午三点二十分，这个时间段评审的注意力已经开始分散了。
王薇推了推眼镜，目光锁定在评审席正中央：更关键的是宋教授。从早上开始，她就对每个项目都提出了相当尖锐的问题。
苏晚顺着她的视线看去。
宋薇今天穿着一身剪裁得体的深灰色西装套裙，领口别着一枚简洁的珍珠胸针，金丝眼镜后的目光锐利如常。
她正在翻阅手中的材料，偶尔抬头扫视会场，眼神中带着审视。
陆辰野走在苏晚身侧，简单的白衬衫和深色长裤衬得他身姿挺拔。
他的目光平静地扫过会场，最后落在主讲台中央的巨型显示屏上。
顺序不重要，他的声音低沉而稳定，重要的是项目的质量。
他们在指定的区域坐下。
林浩还在不安地调整着领带，王薇则最后一次检查演示用的平板电脑。
苏晚注意到陆辰野的视线始终追随着台上正在演示的项目，那专注的神情让她想起他在实验室里调试代码时的样子。
紧张吗？她轻声问，将一瓶矿泉水递到他手边。
陆辰野转过头，眼底是一片沉静的深海：系统经过137次压力测试，应急预案覆盖了92%的意外情况。我们准备得很充分。
他的自信不是虚张声势，而是建立在数月来无数个日夜的辛勤付出之上。
苏晚看着他沉静的侧脸，忽然想起那个共同奋战的凌晨。
那时他也是这样，在危机面前保持着惊人的冷静，用一行行代码构筑起坚固的防线。
就在这时，台上的一支团队在演示时出现了严重的技术故障。
投影屏幕突然黑屏，主讲人尴尬地站在台上，看着技术人员手忙脚乱地检修设备。
宋薇在这时拿起了话筒：如果这是在真实的庭审现场，法官和当事人恐怕已经离席了。请问你们有没有考虑过系统在高压环境下的稳定性？
她的问题直击要害，台上的学生顿时面红耳赤，支支吾吾地解释着突发状况的应对方案。
这一幕让林浩更加不安：看见没？宋教授今天特别严格，每个问题都直指要害。
因为今天的项目大多停留在表面。陆辰野的视线依然停留在台上，语气平静，我们的系统不一样。
时间在一个个项目的演示中流逝。
报告厅内的空气因为空调不足而显得有些闷热，观众席上有人开始频繁看表，连评审席上的几位年长教授也偶尔揉着太阳穴，显露出疲态。
下午三点二十分，主持人终于念到了他们的项目名称。
接下来请逻各斯法律智能辅助系统团队进行演示。
陆辰野站起身，稳步走向主讲台。
他的步伐稳健，在灯光下投下修长的影子。
苏晚、林浩、王薇按照事先分工，携带着各自的设备移步到侧方的演示准备区。
巨大的投影屏亮起，深蓝色的系统界面呈现在众人面前。
与之前一些花哨的演示不同，逻各斯的界面设计充满科技感却不失简洁，每一个元素都服务于功能本身。
左侧是清晰的功能导航区，右侧是主要的工作区，整体的配色和布局都透露出专业与严谨。
各位评审、老师、同学，下午好。陆辰野的开场简洁有力，声音通过优质的音响设备传遍整个报告厅，
在现代法律实践中，律师需要处理数以千计的证据材料，法官要在浩如烟海的法律文书中寻找判例依据。如何从海量信息中快速定位关键证据、准确适用法律条文，是提升司法效率的关键。
他操作着系统，调出一个模拟的商业机密侵权案例界面。
屏幕上，系统正在快速分析着复杂的证据材料——合同、邮件往来、财务数据、技术文档，不同颜色的连线在屏幕上交织成清晰的证据网络。
系统能够自动识别证据间的逻辑关联，标记潜在矛盾。陆辰野指向屏幕上的一处黄色警示标志，
比如这份关键证人的证言与银行流水的时间线存在明显冲突。在传统的证据梳理中，这种矛盾很可能被忽略，但系统能够精准捕捉。
他切换界面，系统立即列出了几条高度相关的法律条文和数个相似判例。
基于案例特征，系统能智能推荐最相关的法律法规和既往判例，并为法律工作者提供裁判倾向性预测。重要的是，所有的推荐都会附带可解释的推理路径，确保决策的透明度。
台下响起一阵窃窃私语。
几位原本略显疲惫的评审坐直了身体，认真记录着。
苏晚在侧幕注视着台上的陆辰野，他站在聚光灯下，整个人仿佛在发光。
他的讲解逻辑清晰，措辞精准，将复杂的技术原理阐述得通俗易懂。
演示进行得十分顺利，直到压力测试环节。
按照宋薇特别要求，系统需要模拟真实法庭的高强度工作环境：
同时处理来自八个不同模拟终端的数据请求。这些请求包括证据链分析、法律条文检索、相似案例匹配等多个复杂任务。就在数据量达到峰值的瞬间，监控界面突然跳出一个黄色警告——资源调度冲突。
会场内响起一阵压抑的惊呼。
后排有观众站了起来，想要看得更清楚些。
台上的陆辰野，表情没有丝毫变化。
他熟练地调出系统日志，声音依然平稳：正如各位所见，在模拟的高强度工作环境下，系统的资源管理机制正在发挥作用。这个警告本身，证明了系统对资源异常的敏感性。
他的手指在触控屏上快速操作，调出资源调度监控界面。
几行代码在副屏上滚动，他很快定位到问题根源——两个计算密集型任务发生了资源争用。
现在启动动态调度策略，将证据分析任务分配到空闲节点。他的操作行云流水，语气冷静得仿佛这只是计划内的演示环节。台下观众屏息凝神，报告厅内只剩下他清晰的声音和键盘敲击声。
不到三十秒，黄色警告消失，系统各项指标恢复正常，所有模拟终端的请求都得到了及时响应。主屏幕上的数据分析结果清晰地呈现出来，比之前甚至更添了一份对资源优化过程的详细记录。
当系统完全恢复正常时，台下响起了热烈的掌声。
这掌声不仅为了系统的稳定性，更为了演示者沉着冷静的临场表现。
苏晚在侧幕轻轻松了口气。
她注意到评审席上几位专家交换着赞赏的眼神，这让她紧绷的神经稍稍放松。
演示环节结束，进入评审提问时间。
几乎是在主持人宣布提问开始的瞬间，宋薇就第一个拿起了话筒。
整个报告厅顿时安静下来，所有人都能感觉到气氛的变化。
陆辰野同学，你的演示很精彩，临场应变能力也值得称赞。她的声音通过音响传来，平和，却带着一种审视的穿透力，但我有几个核心问题，希望你能解答。
她稍稍停顿，目光锐利地投向主讲台。
那眼神让苏晚想起法庭上经验丰富的检察官，正在准备对关键证人进行交叉询问。
第一，关于算法的公平性。宋薇的声音清晰而冷静，你如何确保你的系统不会学习和放大训练数据中固有的历史偏见？比如在量刑预测中，它是否会因为过往某些特定群体判罚率较高的数据，而产生针对该群体的系统性歧视？
这个问题直指人工智能在法律领域应用最敏感的伦理困境。
台下响起一阵窃窃私语，所有人都屏息等待着回答。
陆辰野没有丝毫犹豫，他调整了一向做了一个邀请的手势。
苏晚深吸一口气，稳步走上主讲台，站在陆辰野身侧。
她今天穿着一身得体的浅灰色职业套装，长发整齐地束在脑后，显得干练而专业。
宋教授的问题切中要害。苏晚的声音清澈而坚定，
我们采用的不是简单的数据清洗，而是引入了一个动态的公平性约束算法。系统会持续监测其输出结果在不同人口统计组别间的分布差异，一旦发现显着性偏差，就会自动触发校准。
她操作电脑，调出系统的伦理审查模块界面：
具体来说，系统内置了多维度公平性评估体系，包括群体公平性、个体公平性和反事实公平性。所有这类操作都会被详细记录，形成完整的伦理审计轨迹。
宋薇微微点头，表情依然严肃，但眼神中闪过一丝难以察觉的认可。
她紧接着提出第二个问题：
第二，关于责任的界定。当律师或法官采纳了系统的辅助建议，并最终导致了错误的判决，这个责任应由谁承担？是开发者，是使用者，还是算法本身？