《以你为猎》月照棠

13、光芒难掩

　　清华园的自习室总是座无虚席，夜晚的灯光下，是一片埋头苦读的宁静。

　　林如意特意选了个最角落的位置，摊开《人工智能导论》的教材，眉头却微微蹙起——并非因为难题，

　　而是她必须强迫自己以“初学者的笨拙”方式来理解这些她早已在商业实践中运用过的概念。

　　“这里……卡住了吗？”一个温和的声音在旁边响起。

　　林如意抬头，看见陆子明端着两杯热饮，站在桌旁，眼中带着友善的笑意。

　　他将其中一杯桂圆红枣茶轻轻推到她面前，“晚上喝点热的，对女孩子好。”

　　“谢谢。”林如意有些意外，连忙接过，指尖传来的温热让她因刻意“扮蠢”而有些发冷的心稍稍一暖。

　　陆子明很自然地在她旁边的空位坐下，没有靠得太近，保持着恰到好处的距离。

　　“是看到特征值分解这里了？”他目光扫过她摊开的书页，一语中的。

　　林如意心里一惊，她确实是在这里“表演”卡壳。

　　她赶紧低下头，让头发遮住侧脸，用犹豫的语气说：“嗯……感觉，有点抽象，不知道怎么用……”

　　“这个确实容易懵。”陆子明了然地笑了，没有丝毫的不耐烦。

　　他拿出自己的笔记本——上面是清晰工整的思维导图和代码示例，并非死记硬背的概念。

　　“别把它想得太复杂。”他将笔记本转向她，声音放得更缓，像在讲述一个有趣的故事，

　　“我们可以把它想象成……嗯，就像在一堆混乱的声音里，精准识别出是谁在说话。这个技术，其实就是帮AI抓住那个最核心、最有特征的‘声音’。”

　　他用笔在纸上勾勒出简单的示意图，“你看，把这些杂乱的数据（声音），通过这个数学工具（分解），就能提炼出关键信息（是谁）。

　　你之前在军训时反应那么快，其实你的大脑就在下意识做类似的事情——过滤掉无用信息，抓住关键动作。”

　　他这个巧妙的比喻，将冰冷的数学与她展现过的身手联系起来，瞬间击中了林如意的思维核心。

　　她眼中难以自制地闪过一丝恍然与赞赏，这和她处理商业数据、洞察市场本质的逻辑，何其相似！

　　这一闪而过的灵光，没能逃过陆子明的眼睛。

　　他微微一怔，心中那种“她绝不普通”的感觉再次浮现。一个真正懵懂的学生，不会有这种瞬间洞穿本质的眼神。

　　但他什么也没问，只是顺着这个比喻，继续耐心地讲解下去，引导她“自己”得出结论。

　　在他的引导下，林如意“艰难”地“理解”了这个概念。

　　她适时地露出一个如释重负的、带着感激和些许腼腆的笑容：“我……我好像有点明白了。谢谢你，陆同学，你讲得比书上清楚多了。”

　　“能帮到你就好。”陆子明看着她终于“舒展”的眉头，自己也笑了起来，那笑容干净而真诚，

　　“以后有什么问题，随时可以问我。学习嘛，互相讨论才能进步。”

　　离开自习室时，夜风已带凉意。陆子明很自然地走在她外侧半步的位置，是一个既能交谈又不会让她感到压迫的距离。

　　“其实，”他忽然开口，语气轻松，“你不用那么紧张的。

　　霍老师他只是要求比较高，人并不坏。你……很聪明，只是可能还没适应大学的节奏。”

　　林如意的心轻轻一颤。这是第一次，有人对她说“你狠聪明，而在陆子明这里，她感受到的却是被“看见”的温暖和被肯定的尊重。

　　“嗯，我会努力的。”她轻声回应，这一次，声音里的感激真实了几分。

　　看着林如意走向宿舍楼的背影，陆子明站在路灯下，没有立刻离开。

　　他回想着她听到精妙比喻时那双骤然明亮的眼睛，那绝不是一双平庸的眼睛。

　　这个叫林如意的女孩，像一颗刻意隐匿在云层后的星辰。

　　他并不知道她为何要隐藏自己的光芒，但他能感觉到那微光之下，蕴藏着怎样惊人的能量。

　　而他，不介意在云层散开之前，成为那个在黑暗中，最先为她递上一盏灯的人。

　　为了避开霍奇骏可能出现的实验室，陆子明将小组讨论的地点改在了图书馆一间僻静的研讨室里。

　　没有了那座“冰山”带来的无形压力，赵伟明显放松了许多，连敲键盘的声音都响亮了些。

　　他们的课题进展得还算顺利，陆子明负责的核心模型架构稳健，赵伟爬取的数据也足够丰富。

　　然而，在特征工程的最后阶段，他们遇到了一个棘手的问题——数据稀疏性。

　　他们使用的论文数据集里，某些关键特征

　　（如“参考文献数量”、“合作作者数量”）的分布极不均匀，大量论文的数值集中在低位，

　　但又有少数论文拥有极高的数值，形成了一条长长的“尾巴”。

　　“这样直接扔进模型，效果肯定很差。”赵伟盯着屏幕上的分布图，

　　抓了抓头发，“这些极端值就像是噪音，会把模型带偏的。可如果直接截断或者删除，又会损失很多信息。”

　　陆子明也蹙着眉，他尝试了几种常见的处理方法，比如取对数（log变换），但效果都不理想。

　　取对数后，分布形态有所改善，但那些极端值依然像顽固的礁石，影响着整体的平滑度。

　　“或许可以试试……缩尾处理（Winsorization）？”陆子明提出一个方案，

　　但语气并不十分确定，这通常用于金融数据，在学术文本特征上应用效果未知。

　　“或者用分位数变换？”赵伟补充道，但同样面露难色，“那个复杂度比较高，我们时间可能不够。”

　　研讨室陷入了短暂的沉默，两人对着屏幕上的数据分布图，都有些一筹莫展。

　　林如意坐在一旁，安静地整理着分配给她的可视化图表。

　　听着他们的讨论，看着那张熟悉的、让她在商业数据中处理过无数次的“长尾分布图”，

　　她的手指无意识地在桌面上轻轻敲击着，这是她思考棘手问题时的小习惯。

　　眼看两人就要在一个并不算复杂的问题上耗费大量时间，一种源于顶尖管理者效率本能的不耐烦，

　　混合着对技术问题的纯粹专注，让她几乎忘记了伪装。

　　“为什么不试试Box-Cox变换？”

　　一个清晰、冷静，甚至带着一丝不容置疑的笃定的声音，打破了沉默。

　　陆子明和赵伟同时一愣，齐刷刷地转过头，看向声音的来源——林如意。

　　她似乎也意识到自己失言了，眼神闪过一丝慌乱，但很快被她压下。

　　她没有抬头，目光依旧落在自己的笔记本上，仿佛刚才那句话只是随口的自言自语，但语气却不由自主地带着解释的意味：

　　“缩尾太粗暴，会损失极端情况的信息，而学术创新往往就藏在极端里。

　　分位数变换确实好，但对于我们这个阶段的数据量和任务来说，有点杀鸡用牛刀。”

　　她顿了顿，语速不快，却每个字都敲在点子上：

　　“Box-Cox变换能找到数据到正态分布的最优幂变换，能更好地压缩分布的长尾，同时保留数值间的相对关系。

　　它有一个参数λ需要确定，可以用最大似然估计来优化……这，这应该比你们刚才讨论的方法，更合适一些。”

　　说完这番话，研讨室里陷入了比刚才更深沉的寂静。

　　赵伟的嘴巴微微张开，看着林如意的眼神像是第一次认识她。

　　Box-Cox变换？最大似然估计优化λ？这是一个在课堂上支支吾吾、连基础概念都说不清楚的“学渣”能脱口而出的东西？

　　陆子明心中的震撼远比赵伟更甚。他清楚地记得她之前在霍奇骏课堂上的

　　“愚笨”表现，与此刻这个思路清晰、一针见血地指出最佳技术路径的女孩，简直判若两人！

　　她不仅知道这个方法，甚至精准地分析了其他方法的劣势和这个方法的优势及实现关键！

　　那不是死记硬背能得来的知识，那是建立在深刻理解之上的、一种近乎本能的技术选型能力和工程权衡思维。

　　“林……林如意，”赵伟结结巴巴地开口，“你……你怎么懂这些？”

　　林如意的心猛地一跳，暗叫不好。她强迫自己抬起头，脸上努力挤出一个有些僵硬、带着羞怯和不确定的笑容：

　　“我……我前几天在图书馆，偶然翻到一本讲特征工程的书，上面正好提到了这个……我，我就是随便说说，不一定对的……”

　　这个解释苍白无力。

　　陆子明深深地看了她一眼，没有戳穿。

　　他转过头，对还在发愣的赵伟说：“就按林如意说的试试。赵伟，你查一下Scikit-learn里Box-Cox变换的API，我们马上实现。”

　　“哦……好，好的！”赵伟从震惊中回过神，立刻开始操作。

　　陆子明则重新看向林如意，目光复杂，里面充满了探究、疑惑，以及一丝更加坚定的欣赏。

　　他将一杯温水推到她面前，声音温和却意有所指：

　　“谢谢你，如意。你帮了我们大忙。”
　　“有时候，‘偶然’看到的知识，恰恰能解决最关键的问题。你的……直觉，很准。”

　　林如意接过水杯，指尖微凉。她知道，陆子明不是霍奇骏，他不会用冰冷的审问逼迫她，

　　但他那双温和的眼睛，仿佛能看透她层层包裹的伪装，看到下面那不安分的、闪烁着智慧光芒的灵魂。

　　她低下头，小口地喝着水，心中五味杂陈。

　　又失控了。

　　在陆子明和赵伟面前，她辛苦维持的“平庸”面具，因为一个技术问题，再次裂开了一道缝隙。

　　而这一次，目睹这一切的，是两位对她抱有善意的同学。

　　这道缝隙，是会很快愈合，还是会越来越大，最终让她无所遁形？
　　她不知道。

　　她只知道，在真正属于她的领域里，要完全隐藏自己的光芒，比她想象中要困难得多。

　　而陆子明那探究的目光，也让她意识到，在这个校园里，她需要警惕的，或许并不仅仅是一个霍奇骏。