80年替考北大后我成了学术妲己第234章 棋逢对手的幽灵

李泽川传来的密信像一剂强心针！ 让苏想将以“卷王”姿态投入到“凤凰”项目的新阶段——将人工智能与材料基因工程结合的探索中。

这个方向在1991年堪称石破天惊充满了未知与挑战。

她需要处理海量的材料数据构建复杂的特征提取算法这对计算能力和数学建模都提出了极致的要求。

即使是苏想也感到了前所未有的压力常常在实验室待到深夜眼底刚刚淡下去的青黑又卷土重来。

这天为了优化一个核心的特征筛选算法她已经连续工作了超过三十小时眼前满是跳动的代码和扭曲的数据曲线太阳穴突突直跳。

她揉着额角决定去研究所的内部数据库检索一下看看有没有类似思路的论文可以参考哪怕只是得到一点启发。

她输入了一系列复杂的关键词： 机器学习、材料基因、高通量计算、特征选择、非线性降维。

系统滚动着搜索结果大部分是她已经读过或者觉得深度不够的文献。

就在她准备放弃时一篇标题并不起眼发表在一年前《计算材料科学》期刊上的论文吸引了她的目光。

论文标题很朴素： 《一种基于信息熵与拓扑不变量的高通量材料数据特征优化框架》。

作者署名：Ethan Stone（伊桑·斯通）单位是麻省理工学院媒体实验室。

苏想带着一丝好奇点开了论文。

起初只是快速浏览但很快她的速度慢了下来眼神从疲惫变得锐利最后几乎是屏住了呼吸。

这篇论文的核心思想与她正在攻关的难点有着惊人的相似性！ 而且作者提出的方法更加巧妙！数学基础极为扎实！ 他巧妙地运用了信息论和代数拓扑的工具解决了一个苏想也正在思考的、关于如何从海量噪声数据中提取稳定的特征量的关键问题。

更让她震惊的是论文中的一些数学推导和引理其简洁与深刻让她都感到一种智力上的愉悦和……挑战。

这个伊桑·斯通对数学工具在材料科学中的应用有着与她同等层级、甚至在某些细节处理上更为老辣的理解。

这是一种久违的感觉！ 就像在孤独攀登了许久之后突然在云雾缭绕的山腰看到了另一个攀登者留下的、清晰而卓越的足迹。

不是竞争者更像是……知音？ 她立刻通过内部系统查找这个“伊桑·斯通”的信息。

资料很少只知道他目前在MIT媒体实验室负责一个交叉学科项目行踪有些神秘很少参加常规学术活动被称为媒体实验室的“幽灵天才”。

苏想几乎没有犹豫立刻按照论文上留下的邮箱写了一封邮件。

措辞直接而坦诚一如她的性格： “斯通博士： 拜读您发表于《计算材料学》的关于特征优化的论文深受启发。

您在第三节中关于利用 persistent homology（持续同调）过滤噪声的论证尤为精彩。

我正在进行的课题涉及类似领域但在处理高维耦合特征时遇到瓶颈不知您是否对进一步探讨该方法在【材料基因】筛选中的潜力感兴趣？ 期待您的回复。

苏想普罗米修斯实验室。

” 邮件发出去后她少有的有些心神不宁像是等待一个重要实验的结果时不时瞥一眼邮箱。

连艾利克斯跑来八卦她最近是不是又在攻克什么世纪难题都被她心不在焉地打发了。

直到深夜她几乎要放弃等待准备收拾东西回公寓时新邮件的提示音清脆地响起。

发件人：Ethan Stone。

标题：Re:关于特征优化框架的探讨。

内容极其简短只有一行： “明天下午三点MIT Building E14三楼咖啡机旁。

带你的数据。

” 没有寒暄没有客套甚至连个署名都没有直奔主题风格与她如出一辙。

苏想看着这封邮件愣了几秒随即嘴角不自觉地上扬了一个微小的弧度。

这个伊桑·斯通有点意思。

MIT的媒体实验室大楼（Building E14）充满了后现代的设计感与“普罗米修斯”的严谨军事风格截然不同。

苏想按照约定时间带着存有初步数据的笔记本电脑找到了那台据说泡出来的咖啡能“激发灵感”的着名咖啡机。

她到的时候一个男人正背对着她弯腰接着咖啡。

他身材高挑清瘦穿着简单的灰色T恤和牛仔裤头发是深褐色的微卷有些随意地耷拉着。

光看背影更像是个艺术系的学生而非顶尖的计算材料学家。

他似乎感应到背后的目光端着两杯咖啡转过身来。

苏想看清了他的脸——很年轻看起来不到三十岁五官立体清晰肤色是常年待在室内的白皙最引人注目的是他那双眼睛颜色是极淡的琥珀色眼神清澈、专注带着一种近乎孩童般的好奇却又深邃得仿佛能洞穿数据背后的本质。

“苏想博士？” 他的声音和他的人一样干净没有多余的情绪起伏。

“伊桑·斯通博士？” 苏想确认。

他点点头将其中一杯咖啡递给她。

“你的邮件。

” 他说然后直接走向旁边一个放着白板的小讨论区仿佛多一句寒暄都是浪费。

苏想跟上。

两人坐下打开电脑连接投影。

没有任何客套直接进入了正题。

苏想简要阐述了她遇到的瓶颈： 如何在数以万计的材料特征参数中稳定地筛选出那些真正决定最终性能的核心特征集避免“维度灾难”和过拟合。

伊桑安静地听着手指无意识地在桌面上敲击着某种复杂的节奏。

等苏想说完他拿起白板笔直接开始书写。

他没有评价苏想的方法好坏而是直接切入问题的数学核心从表示论的角度重新构建了特征空间的数学描述。

“你的方法这里” 他在苏想的一个公式上画了个圈“忽略了特征群的非交换性。

用这个。

” 他这下了几个新的符号“可以自然导出筛选准则不需要你那个复杂的正则化项。

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