“岑主任，账目很规范，打扰了。”
岑言微微一笑。
“刘科长慢走。以后欢迎随时来查，我们晨星的大门为你敞开。”
虽然嘴上说得客气。
但从始至终，他都坐着。
刘科长嘴角抽了抽，无奈又头疼地转身离开，他现在得回去想想怎么跟朱康交差。
这群人无功而返。
周妍走到岑言桌旁，嘴角憋着笑。
“你刚刚看到刘科长那张憋屈的脸没？估计朱康这次要气得跳脚，他们还以为能抓到咱们的把柄呢。”
岑言笑了笑，这时候倒是起身了。
他抬手安抚众人的情绪，示意大家可以继续放松工作。
“想在账面上抓我们的把柄？他们太天真了。我们是搞科研的，材料的物性我们都能摸清楚，他们这些小猫三两只，难道能逃过我们的计算么？都在掌握中，大家安安心心继续做实验。”
“就算是天塌了，都还有我顶着。”
话不复杂，但很安心。
扫清外部干扰，实验室的重心全面转向“材料计算与逆合成AI平台”的开发。
一周的时间，李智和郑宇的进度不慢。
转角电子学新方向的研发进度，还需要一些时间让成员们适应和深入学习。
当天下午。
岑言看完几篇关于图神经网络在化学分子表征中应用的最新论文，出去巡视一番，就看到郑宇正对着两块显示器抓头发。
郑宇的黑眼圈不轻，屏幕上滚动的报错日志闪着红光。
岑言走过去，手扶在郑宇椅背上。
“卡住了？”
岑言问。
郑宇叹了口气，指着左边的屏幕。
“云端调度框架出了问题。当并发计算任务超过一千个时，Docker容器的启动延迟成倍增加。我用了多线程同步阻塞队列来管理任务，但资源分配总是冲突，导致部分计算节点直接宕机。”
郑宇指着右边屏幕的代码，语气焦躁。
“我试过增加超时重试机制，也试过扩大队列容量，但治标不治本。整体算法效率太低，根本达不到商业化平台的响应速度要求。如果按这个速度，用户提交一个复杂的超胞计算任务，光是在队列里排队就要等半个小时，体验太差了。”
岑言看着屏幕上的代码逻辑。
他没有上手去改代码。
“我来看看。”
郑宇让开手，让岑言浏览。
但他腾出来的手在那抓头发。
可能程序员发际线逐步上移，和他们遇到bug就爱抓头发的习惯有点关系。
郑宇并不觉得岑言能帮自己解决。
毕竟自己来这里就是被周志云借过来帮忙解决问题的，现在自己都遇到了问题。
再说了。
他都过来这边摸鱼这么久了，都没见过岑言怎么研究计算机，天天泡着干物理。
计算机这门学科是很讲时效性的。
知识的更迭速度很快，并且需要保持大量实操才能维持住快速的应用思维和手感。
太久没有写代码的话，很容易反应慢。
正当郑宇左思右想的时候。
“你陷入思维定势了。”
岑言突然开口道。
郑宇停下手，转过头，面露疑惑。
“什么意思？”
“为什么要用同步阻塞？”
岑言拿过
“你现在是把高并发的云平台当成单机程序在写，同步锁会导致大量线程处于等待状态，白白浪费CPU周期。”
郑宇皱眉思考。
“不用同步阻塞，怎么保证计算节点的状态一致性？万一两个节点同时抢一个计算任务怎么办？”
岑言点点头。
“你的问题没有问题。不过......你为什么不直接引入异步I/O模型，把任务队列和节点状态解耦。把绝对的一致性改用最终一致性，再加一个动态权重分配层。不要让主服务器去主动推送任务，而是让计算节点根据自身的负载情况主动拉取任务。根据任务的计算量预估，动态调整容器的资源限额。让闲置算力像流水一样自动填补高负载区域的空白。你看过工程师智能小车赛没？他们用的PID流水算法，有参考价值的。”
郑宇一愣。
他看向岑言，眨了眨眼。
越看，他眨眼的速度越快，盯着岑言也越专注。
玛德，这帮搞计算机的是不是都是跟老祖宗学的，gay里gay气的。
岑言心里发毛，悄悄拉开距离。
郑宇突然猛地一拍大腿，立刻转身面向键盘，双手翻飞，修改调度逻辑。
这人一边改，还一边嚷嚷。
“我懂了！把状态上报改成异步事件驱动，加上权重控制！节点主动拉取，主服务器的压力就释放了！”
“你懂了就行，试试呗。”
见郑宇把注意力从自己身上转移，岑言松了口气。
“好！”
郑宇整个人显得格外亢奋。
半小时后，他重新运行压力测试脚本。
屏幕上的并发数快速攀升，突破一千、两千、五千。
所有节点状态全绿，响应延迟稳定在毫秒级。
算法效率翻倍。
Nice Job。
郑宇整个人又顿住，看了会结果，才缓缓转过身，看着岑言的眼神充满敬佩。
“你这异步拉取，妙啊......”
郑宇松了口气，感觉身子发轻。
岑言笑了笑。
“思路对了就行，郑哥你可得记得休息，有时候困了脑子就不转了。”
岑言拍拍郑宇肩膀，继续巡逻。
也不知道是不是朱康的小巧思生效了。
财务上没问题。
实验室的项目反而集中出现问题。
云端调度的问题解决了，但AI逆合成引擎的开发却遇到了更大的瓶颈。
李智负责的化学反应数据库构建陷入了停滞。
岑言来到李智的工位，李智面露难色。
他犹豫再三，才拉着岑言进了休息室，打算两人单独说明问题。
“什么话不能外面讲？”
岑言有些奇怪，看着抱着电脑拉着自己到沙发坐下的李智。
“主任，从USPTO和开源文献里爬取的化学反应数据，质量太差了。很多专利里的反应条件都是模棱两可的，有的甚至故意漏掉关键的催化剂或者温度条件。AI吃这种数据，训练出来的模型根本没法用。”
李智一脸愁容，翻开笔记本，指着训练曲线。
“而且，公开文献只报道成功的实验。我们的模型现在面临严重的过拟合问题，它只知道顺着已知的成功路径走，一旦遇到稍微偏离常规的分子结构，预测结果就会出现大量的幻觉，给出完全不符合化学规律的合成路线。”
“这就......用不了啊。”
李智很是为难。
军令状他也下了，任务还是他接的。
现在他还真就没有什么头绪，只能找自家大Boss求助了。
岑言看着训练曲线，眉头微皱。
他想起计算机科学领域长期流传的一句名言。
【Garbage in， garbage out。】
这句话，是用于强调输入数据质量对输出结果的决定性影响。
在分子生物学领域，2002年诺贝尔生物医学奖得主Sydney Brenner也曾幽默地把这句话改编为【Garbage in， Garbage out， Garbage in， Problem solved。】
这句话背后的原则，在AI领域体现得更是显著。
李智的问题，是缺乏真实的、高质量的实验记录，尤其是那些失败的实验数据。
成功的数据只能告诉AI怎么走得通，而海量失败的数据才能告诉AI哪里是死胡同。
对于蒙特卡洛树搜索的剪枝策略来说，负面数据至关重要，它能帮助算法快速排除无效路径，大幅提高搜索效率。
如果只有成功案例，那项目根本做不下去。
只有已知的合成，给出来的路径甚至缺乏可变性，根本就谈不上什么逆合成。
“我们需要真实的负面数据，越多越好。”
岑言笃定地说道。
李智瞥了他一眼。
老大，我请你来帮忙，是让你来跟我说废话的吗？
不过他不敢这么说岑言，他只能叹气。
“但这太难了，谁会把失败的实验记录公开？哪怕找到一些，参考价值也不高。”
李智满面愁容。
“总不能我们自己把所有项目都做个遍吧？”
岑言皱着眉。
这个问题，他也需要认真考虑一下。
“你先完善别的模块的功能，这个问题，我再好好研究研究。”
岑言需要考虑有没有其他路径解法。
或者有没有什么其他手段获取数据。
他打算去记忆图书馆里看看，有没有人用过什么比较抽象的方法。
白棠坐在一旁的角落，她的工位东西堆得有点高，刚好能把她自己埋在里面，遮挡住别人的视线。
这个时候，她正微微竖着耳朵，听着岑言和李智的讨论，若有所思。
接下来的几天，白棠在实验室里的作息变得有些规律。
每天完成日常的实验任务后，她都会留在角落的工位上，对着电脑屏幕敲敲打打。
累的时候，她就站在打印机旁边打盹。
一直到......
周五傍晚。
实验室的人走得差不多了。
外面的灯光透过玻璃窗照进来，在地板上拉出长长的影子。
岑言留在工位上整理文件。
白棠背着书包，抱着几个沉甸甸的文件夹，艰难地挪走到岑言桌前。
岑言抬起头，看着她。
“怎么了，这是什么？要我帮忙吗？”
岑言指着她怀里的东西问。
白棠把文件夹放在办公桌上，有些局促地搓了搓衣角。
“这......这是我整理的数据。”
白棠翻开文件夹。
里面整整齐齐地码放着厚厚的一沓记录着各种数据的规范资料。
足有上千页。
岑言一愣。
傍晚的光晕很宽，宽得足以把白棠整个人笼罩进去。