他没有直接点明，但给出了一个让技术天才们能够理解的、面向未来的目标感。三人互看一眼，叶知秋若有所思地点点头：“明白了班长！我们会全力以赴！”他压下了心头的疑虑，学术的挑战性本身已足以点燃他们的热情。
燕京大学，人工智能研究院。
林薇穿着朴素的衣物，胸前挂着“研助”工作牌，坐在一台辅助终端前。巨大的主投影屏前，是她的导师孙宏教授和几位主力博士生。
孙教授正侃侃而谈与“宇腾国际物流科技”的合作课题《多源异构环境下物流信息协同处理鲁棒性优化模型开发》。
“……小林，你现在主要配合王博（一位博士生）进行第一阶段的数据特征工程工作。”孙教授点了点林薇的屏幕，上面是混乱的数据流：“委托方提供的数据模拟了极端中断场景：多个枢纽节点因突发事件造成信息严重污染、延迟和错误。你的任务是初步清洗、标注冲突模式、梳理干扰特征，为后续建模提供清晰的数据骨架。这是打基础的关键一步！”
“好的，孙教授。”林薇点头，立刻投入到海量混乱信息中。她的任务具体而繁琐：剔除明显噪音（如非标准的垃圾填充包）、标注数据包的冲突类型（时间戳冲突、源标识冲突、指令冲突等）、统计各类干扰出现的频率和强度分布、提取特定干扰模式下的信息扭曲规律。
在高效执行这些基础工作的同时，那种挥之不去的熟悉感更加强烈。这些信息的混乱、冲突强度、刻意模仿的随机干扰模式、对“预测性补偿”的隐性要求……远超她认知中的物流信息系统故障范畴。
这更像是……高强度电子战下的战场指挥信息链！尤其是在她梳理某个特定高强度、宽频谱随机干扰模式下的延迟分布特征时，感觉其规律与她偶尔从新闻片段中听到的某种战场电子压制理论异常相似。
“太荒谬了……”林薇摇摇头，压下这个念头。作为助理，她的职责是提供清晰的底层数据特征描述。但她暗自决定，在任务报告中，除了标注冲突类型，还要尝试用更精确的模型去拟合某些极端干扰模式的特征分布函数。
这超出了助理的要求，却是学术严谨性的本能驱使。这些隐藏在她报告细节中的、更为精确的干扰描述模型，将在未来某个时刻，成为“刑天”主AI构建战场电子对抗经验库的基石之一。
休息时，她看着屏幕中那庞大混乱的数据流，又想到陈胜。他总是处理着远超她想象的复杂系统吧？自己现在接触的这片“混乱”，是否以某种方式，与他正构建的某个宏大角落连接着？她握紧了那支钢笔。
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