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第九章 错题本里江亦辰工作的点滴（第1页）

江亦辰的科研工作，从来都不是外人眼中“动动笔、算算题”那么轻松。他所在的科研机构，聚焦于应用数学与人工智能交叉领域，每一个项目都承载着技术转化的重任，背后是无数个深夜的推演、反复的验算，还有与团队成员的思维碰撞。他的深蓝色错题本，除了记录生活里的“小问题”，更多时候，是他梳理工作思路、复盘科研瓶颈的“秘密武器”。

那天早上，江亦辰七点就到了实验室。推开厚重的玻璃门，里面已经有几位团队成员在忙碌——博士生小林正对着电脑屏幕敲代码，指尖在键盘上飞快跳跃，屏幕上滚动着密密麻麻的矩阵数据；研究员张姐在整理实验报告，面前摊着一叠打印纸，上面画满了红色的批注；实习生小周则在调试设备，时不时抬头询问参数设置。实验室里弥漫着淡淡的咖啡香和打印机工作的“嗡嗡”声，这是属于他们的日常序曲。

“江哥，早！”小林看到他进来，抬头打了个招呼，眼底带着一丝疲惫，“昨晚我们把模型再跑了一遍，数据偏差还是存在，卡在0.3%的阈值之外，达不到验收标准。”

江亦辰点点头，放下公文包，从里面拿出深蓝色错题本和笔记本电脑。他的公文包总是收拾得整整齐齐，错题本放在最外层的口袋，方便随时取用。“把昨晚的日志调出来我看看。”他坐在自己的工位上，打开电脑，指尖在触控板上轻轻滑动，屏幕上立刻出现了复杂的数据分析图表。

他盯着屏幕看了足足二十分钟，眉头微微蹙起。阳光透过实验室的百叶窗，在他脸上投下斑驳的光影，照亮了他眼底的专注。他拿起笔，翻开错题本，在新的一页写下：“项目‘智能优化调度模型’瓶颈：数据偏差0.3%，超出阈值。初步排查：算法逻辑无明显漏洞，数据采集环节未发现异常。待验证方向：1.核心参数是否适配复杂场景；2.迭代次数是否不足；3.数据预处理环节是否存在隐性误差。”

字迹工整有力，每一条都标上了序号，带着他独有的严谨。写完后，他起身走到小林的工位旁，指着屏幕上的一处曲线波动：“这里，在第1200次迭代后，曲线出现了微小的震荡，之前有没有注意到？”

小林凑近看了看，恍然大悟：“呀，我昨晚光顾着看最终结果了，没留意中间的波动！这会不会是参数适配性的问题？”

“很有可能。”江亦辰点点头，回到自己的座位上，打开错题本翻到前几页，那里记录着他之前处理类似项目的经验，“上次做‘物流路径优化’项目时，也遇到过类似的波动，后来发现是核心参数的动态调整系数设置过死，无法适应场景变化。你今天重点验证一下这个方向，把系数从固定值改成动态区间，看看效果。”

他把错题本递给小林，上面不仅有问题描述，还有当时的参数调整方案和效果对比：“你可以参考这个思路，先做三组对照实验，分别设置不同的区间范围，记录每次的偏差数据。”

小林接过错题本，看着上面详细的记录，眼里满是敬佩：“江哥，你居然把这些都记下来了，太实用了！”

“科研最怕的就是重复踩坑，”江亦辰笑了笑，拿起咖啡喝了一口，温热的液体滑过喉咙，驱散了早起的困意，“把每次的问题和解决方案记下来，下次遇到类似情况，就能少走很多弯路。”

整个上午，实验室里都很安静，只有键盘敲击声、鼠标点击声和偶尔的低声讨论。江亦辰一会儿盯着屏幕推演公式，一会儿在错题本上写写划划，时不时停下来和团队成员交流思路。他的办公桌上，除了电脑和错题本，还放着一杯温水和一个小小的绿植盆栽——那是苏晓棠特意给他买的，说可以缓解眼睛疲劳，旁边还贴了一张便签，上面是苏晓棠清秀的字迹：“记得多喝水，别久坐。”

中午十二点，食堂的饭香飘进了实验室，团队成员们陆续起身去吃饭。江亦辰却还坐在工位上，眉头紧锁地看着屏幕。张姐走过来，拍了拍他的肩膀：“江哥，先去吃饭吧，身体是革命的本钱，不差这一会儿。”

“你们先去，我再看看这个推导过程。”江亦辰头也没抬，手指还在纸上写写画画，“刚才想到一个新的验证方法，怕过会儿忘了。”

张姐无奈地摇摇头，只好给她打包了一份饭菜回来。江亦辰道谢后，把饭菜放在一边，直到把推导过程写完，才拿起筷子匆匆吃了几口。饭菜已经有些凉了，但他吃得很专注，脑子里还在复盘刚才的思路。

下午两点，小林兴奋地跑过来：“江哥！有效果了！把核心参数改成动态区间后，数据偏差降到了0.12%，达到验收标准了！”

江亦辰的眼睛瞬间亮了，立刻起身走到小林的工位旁。屏幕上的数据曲线平稳运行，最终的偏差值清晰地显示在页面顶端——0.12%。团队成员们都围了过来，脸上露出了久违的笑容。

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“太好了！终于突破瓶颈了！”小周激动地说，“这下可以按时提交阶段性报告了。”

江亦辰点点头，脸上也露出了欣慰的笑容。他回到自己的座位上，在错题本上补充道：“解决方案验证通过：将核心参数α从固定值0.7调整为动态区间[0.5，0.9]，根据场景复杂度实时适配，数据偏差降至0.12%。经验总结：复杂场景下，固定参数难以覆盖所有变量，动态区间设置更具灵活性，后续类似项目可参考此思路。”

写完后，他合上错题本，伸了个懒腰，才发现放在一边的饭菜已经完全凉了。他笑着摇了摇头，拿起手机给苏晓棠发了条信息：“项目瓶颈突破，今晚可以按时回家吃饭，想吃你做的糖醋排骨。”

很快，苏晓棠回复了信息，附带一个笑脸表情：“收到！糖醋排骨安排上，等你回家。”

看着手机屏幕上的回复，江亦辰心里暖暖的。科研工作虽然枯燥辛苦，但每当攻克一个难题，那种成就感是无法用语言形容的。而这份成就感的背后，除了团队的努力，还有苏晓棠默默的支持——她永远会在他晚归时留一盏灯，在他疲惫时准备好温热的饭菜，在他陷入瓶颈时，用生活里的小智慧给她启发。

然而，科研之路从来都不是一帆风顺的。没过多久，团队就遇到了一个更大的挑战。他们承接的“医疗影像辅助诊断算法”项目，需要将数学模型与医疗数据结合，辅助医生进行早期肿瘤筛查。但在实际测试中，算法对早期微小肿瘤的识别率一直偏低，达不到临床应用的要求。

甲方给出的最后期限越来越近，团队成员们都很焦虑。有一次，团队开会讨论解决方案，大家各抒己见，争论得面红耳赤。

“我觉得是数据量不够，应该再扩充样本库！”小林坚持道。

“不行，现在再扩充样本库，时间根本来不及，而且数据标注需要大量人力，短期内无法完成。”张姐反驳道。

“那是不是算法模型的问题？我们换一种深度学习框架试试？”小周提议。

“换框架风险太大，之前的工作相当于白费，而且新框架的适配还需要时间。”江亦辰皱着眉说。

会议开了两个多小时，依旧没有达成共识。散会后，大家都有些沮丧，实验室里的气氛格外沉重。江亦辰坐在工位上，揉了揉发胀的太阳穴，拿起深蓝色错题本，一页一页地翻看。

他看到了几年前记录的“环境监测数据建模”项目，当时也遇到了数据不足导致模型精度不够的问题，后来他们没有盲目扩充数据，而是通过优化特征提取算法，挖掘现有数据的深层信息，最终解决了问题。

“或许，我们可以换个思路，”江亦辰眼前一亮，立刻在错题本上写下：“医疗影像项目新方向：不扩充样本库，优化特征提取算法。1.针对早期微小肿瘤的影像特征，设计专属的特征提取算子；2.引入注意力机制，让模型重点关注影像中的可疑区域；3.结合医学先验知识，约束模型的输出结果，提高识别准确率。”

他拿着错题本，再次召集团队成员开会。“大家看，”他指着错题本上的记录，“上次我们处理环境监测项目时，就是通过优化特征提取，在数据量不足的情况下提高了模型精度。这次的医疗影像项目，或许可以借鉴这个思路。”

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