“深空之眼：跨界之桥”项目组的第一次正式会议在图书馆研讨室的理性高效中落下帷幕。方向、分工、时间表都已明确，但江临舟深知，真正的创新火花往往诞生于框架之外，诞生于思维最松弛却也最活跃的瞬间。

秋意渐深，一场突如其来的冷雨裹挟着梧桐落叶，敲打着清辉大学的夜晚。图书馆十点半闭馆的音乐悠扬响起，苏晚星收拾好摊满桌面的资料——厚厚的《星系天文学》、写满推导公式的草稿纸、还有她那本画着螺旋星云标记的灵感笔记本。项目时间表上，“核心天文数据案例库构建”和“关键技术逻辑提炼”两项任务如同两座大山，沉甸甸地压在她肩上，尤其是那个关于“如何将深空导航的极端环境信号处理逻辑普适化”的难点，像一团纠缠的星云，在她脑海中盘旋不去。

她抱着书包走出图书馆，一股带着湿意的寒风立刻扑面而来，让她瑟缩了一下。雨势不小，密集的雨线在路灯的光晕里织成细密的网。她没带伞。

正犹豫着是冲回宿舍还是等雨小些，一个沉稳的声音在身侧响起：

“没带伞？”

苏晚星转头，江临舟不知何时也走了出来，站在图书馆高大的廊柱下。他穿着一件质地精良的深灰色风衣，肩头被飘进来的雨丝打湿了少许，更显得身形挺拔。他手里拿着一把看起来就很结实的大伞，目光落在她微蹙的眉心和略显单薄的外套上。

“嗯，没想到会下这么大。”苏晚星如实回答，声音在雨声中显得格外清晰。

江临舟没有多余的话，手腕微动，“咔哒”一声轻响，伞面在他头顶上方撑开一片干燥的空间。他向前一步，自然而然地靠近，将伞的大部分空间倾向她这边。

“去南苑咖啡厅？这个点应该还开着，暖和点，也方便继续讨论。”他提议，语气是商量的，但带着一种不容置疑的合理性。他的视线扫过她抱着的资料，显然知道她脑中的项目难题并未散去。“那个信号处理的问题，也许换个环境思路能打开。”

苏晚星抬眸看他。图书馆明亮的灯光从他身后透过来，在他深邃的眉眼和高挺的鼻梁上投下立体的阴影。雨水的气息混合着他身上淡淡的、清冽的雪松调须后水味道，意外地并不让人排斥。他精准地捕捉到了她此刻的状态——项目难题萦绕，需要一个能继续思考又不至于淋雨受冻的地方。

“好。”她没有犹豫，点了点头。项目是首要的，他的提议确实是最优解。

江临舟微微颔首，手臂保持着伞的稳定，示意她先行。两人并肩步入雨幕。伞隔绝了喧嚣的雨声，形成一个相对静谧的小空间。188cm的身高差距让苏晚星几乎完全笼罩在他的身影和伞的保护之下，她能清晰地感受到他手臂移动时带起的微风，以及他身上传来的沉稳气息。她刻意保持着一点距离，避免不必要的接触，目光专注地看着脚下湿漉漉的路面。

雨夜的校园行人稀少，只有路灯在积水的路面上投下破碎的光影。沉默在两人之间蔓延，却并不尴尬，反而像一种心照不宣的专注前奏。

推开南苑咖啡厅厚重的玻璃门，暖意和浓郁的咖啡香瞬间包裹了全身。店里人不多，舒缓的爵士乐低低流淌。暖黄色的灯光，深色的木质桌椅，空气中弥漫着烘焙豆子的焦香和奶泡的甜腻，驱散了雨夜的寒意。

江临舟熟稔地走向靠里侧一个相对安静的卡座，那里有一面玻璃墙，可以隐约看到外面被雨水模糊的校园夜景。他替苏晚星拉开椅子，动作流畅自然，带着良好的教养。

“喝点什么？拿铁？”他问，脱下风衣搭在椅背上，露出里面的深色羊绒衫。他记得她上次在研讨室似乎偏好拿铁。

“嗯，无糖拿铁，谢谢。”苏晚星将书包和资料放在旁边的空位上，也脱下外套。

江临舟去吧台点单。苏晚星环顾了一下这个小小的空间，紧绷的神经在温暖和香气中稍稍松弛。她拿出平板电脑和灵感笔记本，再次翻到记录信号处理难题的那一页，眉头又不自觉地微微蹙起。屏幕上复杂的公式和逻辑图，在咖啡厅柔和的光线下似乎显得更加晦涩。

很快，江临舟端着两杯热气腾腾的咖啡回来，一杯无糖拿铁放在苏晚星面前，一杯美式放在自己这边。咖啡杯壁传递着熨帖的温度。

“谢谢。”苏晚星捧起杯子，暖意从掌心蔓延开。

“不客气。”江临舟在她对面坐下，也打开了自己的笔记本电脑，屏幕上是他正在构建的“价值逻辑框架”雏形。他没有立刻进入正题，而是端起咖啡抿了一口，目光沉静地看向她：“还在卡在信号降噪的普适模型上？”

“嗯。”苏晚星用指尖点了点笔记本上画出的关键矛盾点，“深空信号极其微弱，背景噪声复杂多变（宇宙射线、仪器热噪声、星际介质干扰），传统的滤波和阈值设定在地球常规环境下效果很好，但在模拟那种极端微弱、高动态噪声环境时，要么过滤掉有用信号，要么残留过多噪声，导致后续定位和模式识别失败。”她叹了口气，带着一丝研究受阻的挫败感，“找不到一个足够鲁棒（Robust）又足够通用的核心算法逻辑来描述这种‘大海捞针’的过程。”

江临舟认真地听着，指尖无意识地在咖啡杯沿上轻轻摩挲。他没有急于给出解决方案，而是引导性地问道：“抛开技术细节，从本质上讲，这个过程的核心挑战是什么？是识别，还是决策？”

“都是，但更核心的是如何在极度不确定性和海量干扰中，精准识别出那极其微弱的‘模式’信号，并赋予其高置信度。”苏晚星的眼神变得专注，如同在解一道复杂的物理题，“这不仅仅是过滤噪声，更是对‘信号存在可能性’的持续评估和信念更新。”

江临舟深邃的眼眸微微一亮。苏晚星这个“持续评估和信念更新”的表述，精准地切中了金融领域一个非常核心的概念。他身体微微前倾，声音带着一丝被点亮的兴奋：

“‘信念更新’… 这让我想到金融高频交易中的一个策略模型——**贝叶斯信念网络在动态市场噪音中的信号捕捉。”

苏晚星一怔，抬起眼，清澈的眸子里带着明显的疑问：“贝叶斯？金融交易？这和深空信号有什么关系？”

“底层逻辑高度同构。”江临舟的语气笃定而充满探索欲。他迅速在平板电脑上调出一个简化的金融模型示意图，推到两人中间。屏幕上显示的是动态更新的市场报价流，夹杂着大量无意义的“噪音”（如短暂报价错误、小额试探单）。“看，高频交易的目标，就是在每秒成千上万笔、充斥着大量无效噪音的订单流中，识别出真正代表大资金动向或市场情绪转折的‘微弱信号’——可能只是一个稍纵即逝的异常大单，或者一连串微小但方向一致的订单模式。”

他用指尖在屏幕上划过那些跳动的数据流：“核心挑战和你刚才描述的完全一致：极度不确定性、海量干扰、微弱但有价值的模式信号。传统的阈值报警会频繁误报（把噪音当信号）或漏报（错过真正的信号）。”

苏晚星的目光紧紧盯着屏幕，又飞快地扫了一眼自己笔记本上的难题，呼吸不自觉地屏住了。一种强烈的、思维被击中的感觉涌了上来。

江临舟继续解释，语速比平时稍快，显然思维也被点燃：“我们的解决方案是引入动态贝叶斯信念网络。它不预设固定的‘信号长什么样’，而是持续地根据新到达的数据流，更新对‘当前是否存在有价值信号’这一命题的概率信念（先验概率→后验概率）。”他在屏幕上调出模型的简易流程图：

1. 初始化信念：基于历史数据或模型设定一个初始的“存在信号”的概率（先验）。

2. 观察新数据：新的订单流数据点到来。

3. 评估证据强度：根据该数据点偏离“纯噪音”分布的程度，计算它支持“存在信号”假设的似然值（Likelihood）。

4. 更新信念：利用贝叶斯定理，将先验概率和似然值结合，得到更新后的“存在信号”的概率（后验概率）。

5. 决策与行动：当后验概率超过某个高置信度阈值（如95%），则判定信号存在，触发交易或其他动作。