从绵阳回上海的航班上，林默一直闭着眼睛。
不是睡觉，而是在脑海里反复回放与周维民总工程师的那场对话。一百TB的EAST装置数据，一个月的期限，一个关于离子回旋共振加热波束注入方案的优化挑战——这既是机会，也是考验。
“老林，你真觉得我们能搞定？”飞机落地时，王胖子终于忍不住问道，“那可是国家队的核心数据，问题也是他们研究了两年都没完全解决的……”
“正因为难，才有价值。”林默睁开眼睛，飞机正在滑行，“如果只是简单的问题，反而证明不了什么。”
苏幼薇轻声补充：“周总工给的这个题目很巧妙。它不涉及最核心的装置设计，不会触碰保密红线，但又确实是实际工程中的痛点。做成了，能立刻提升实验效率；做不成，也不会影响大局——对我们来说风险可控，对他们来说也能检验我们的成色。”
回到默域科技总部，林默没有休息，直接召开了紧急会议。
核心AI算法团队、物理建模组、高性能计算中心的负责人全部到场。会议室的大屏幕上，投影着林默从绵阳带回的简要资料——周维民允许他公开的部分。
“各位，情况就是这样。”林默站在屏幕前，语气平静但透着不容置疑的认真，“我们有一个月时间，用这一百TB的EAST历史实验数据，训练出一套能够优化离子回旋共振加热方案的AI模型。目标是：在不破坏等离子体稳定性的前提下，最大化加热效率。”
会议室里安静了几秒。
负责AI算法的赵博推了推眼镜：“林总，数据量不是问题，我们的‘神农’平台处理过比这更大的生物数据。关键是物理建模——等离子体行为是高维非线性问题，传统的神经网络不一定能捕捉到深层物理规律。”
物理建模组的负责人钱教授——一位四十多岁的前高校教授，三个月前被林默挖来——接话道：“离子回旋共振加热本身涉及波粒相互作用、模式转换、功率沉积剖面……这些都需要在模型中准确表达。如果只是黑箱拟合，就算在历史数据上表现好，也很难保证泛化能力。”
“所以我们需要灰箱模型。”林默走到白板前，拿起笔，“不是纯粹的数据驱动，也不是
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