番外69章 叶昀与久久的学术论文（1/2）

十二月，北京的冬天正式来临。寒风凛冽，但阳光好的日子，天空会蓝得通透。

团队的工作节奏随着年关将近反而慢了下来。巡演结束了，专辑发布了，影视项目进入后期，非遗项目稳步推进，大家有了更多时间待在公寓，各自做着自己感兴趣的事。

一个周六的下午，公寓客厅呈现出典型的周末景象：夏飞在地毯上打游戏，手柄按键声噼啪作响；白辰在阳台角落弹吉他，旋律轻柔如冬日暖阳；苏沐在厨房试验新的烘焙配方，空气里飘着黄油和巧克力的香气；顾璟在书房处理邮件，门虚掩着；蒋烁戴着耳机听deo，手指在膝盖上打着节拍。

而叶昀和久久，正坐在客厅的长桌两端，各自专注地对着笔记本电脑。

这原本是再平常不过的场景。叶昀总是在分析数据——团队数据、市场数据、他自己感兴趣的各种数据。久久则常常在整理古籍修复笔记，或者阅读专业文献。两人各自安静工作，互不打扰，像两个平行世界。

直到久久轻轻叹了口气。

声音很轻，但叶昀抬起头推了推眼镜：“遇到困难了？”

久久愣了一下，没想到叶昀会注意到。她有些不好意思：“没什么，就是……在整理一些古代棋谱的修复记录，有些破损严重的地方，棋子的位置怎么都推演不出来。”

“棋谱？”叶昀似乎来了兴趣，“什么时期的？”

“明代的一本手抄棋谱，保存状况很差。”久久打开文件夹的扫描图片给叶昀看，“这里，还有这里，墨迹晕染、纸张破损，关键位置完全看不清了。”

叶昀起身走到久久这边，俯身看屏幕。他的眼镜镜片上反射着屏幕上复杂的棋谱图像。

“你在尝试人工复原？”他问。

“嗯，对照同时期的其他棋谱，还有棋谱作者的风格，一点点推演。”久久指着自己手写的笔记，“但进展很慢，而且不确定是否正确。毕竟差了关键几步，整盘棋的走向可能完全不同。”

叶昀沉默地看着那些模糊的棋谱图像，久久的手写推演，以及旁边密密麻麻的注释。他看了很久，久到久久以为他已经没兴趣了。

“也许，”叶昀突然开口，“可以用算法试试。”

“算法？”

“人工智能中的模式识别和决策树算法。”叶昀回到自己的电脑前，快速调出一个界面，“理论上，如果输入足够多的棋谱数据，训练模型识别棋手的风格和决策模式，再结合残存棋步的上下文，可以推演出最可能的落子位置。”

他说得很快，全是专业术语。久久听得有些懵，但抓住了核心意思：“你是说……用电脑来帮我推演？”

“更准确地说，是用算法辅助人工判断。”叶昀已经在新建一个项目文件夹，“不过需要大量数据——清晰完整的棋谱作为训练集，同作者或同时期的其他作品作为参考，还有围棋本身的基本规则和胜负逻辑。”

他的眼睛在镜片后闪着光，那是他遇到感兴趣的问题时特有的神情。

“我这里有收集到的一些数字化的古棋谱，”叶昀一边操作一边说，“大概三百多局，主要是清代以后的。明代的比较少……”

“我修复过几本明代的棋谱，”久久说，“虽然都是残本，但可以提取出相对完整的部分。还有一些棋谱作者的背景资料，可能对分析风格有帮助。”

两人的目光在空中交汇，都看到了对方眼里的兴趣和可能性。

“要试试吗？”叶昀问，语气里难得的有一丝不确定——不是对技术的不确定，而是对久久是否愿意合作的不确定。

久久几乎没有犹豫：“好。”

就这样，一个偶然的工作困扰，开启了一场意想不到的合作。

接下来的几天，两人开始了初步的资料整理。叶昀把他能找到的所有数字化棋谱都整理出来，按时期、作者、棋风分类。久久则从自己的修复记录中提取出相对完整的棋局，一局一局录入系统。

工作地点就在客厅的长桌。两人各坐一端，但电脑屏幕上的内容开始有了交集。

“这一局，”久久指着扫描图，“虽然中间缺了几步，但开局和收官都很完整。可以作为风格分析的样本吗？”

叶昀接过去看：“可以。我标记为‘高风格一致性样本’，权重调高。”

“权重？”

“就是在模型训练时的影响力系数。”叶昀解释道，“如果一局棋的开局和收官都完整，中间缺失的部分就更有可能符合这个棋手的整体风格，所以给予更高的参考权重。”

久久恍然大悟：“就像修复古籍时，如果知道作者的书写习惯和用墨特点，即使缺字也能更准确地补全。”

“原理类似。”叶昀点头，“都是基于已有信息的模式推演。”

第一次发现彼此的工作有相通之处，两人都有些惊讶，也有些兴奋。

周末晚上，团队一起吃饭时，夏飞注意到了他们的异常：“诶，叶昀哥和久久姐最近老凑在一起讨论什么？有情况？”

白辰温和地制止：“夏飞，别乱说。”

“我们在做一个项目。”叶昀平静地说，“关于人工智能辅助古棋谱复原。”

餐桌上安静了几秒。

“什么玩意儿？”蒋烁皱眉。

苏沐好奇：“人工智能和古棋谱？这能结合吗？”

顾璟看向久久：“听起来很有意思，能具体说说吗？”

于是久久解释了那个明代棋谱的修复难题，叶昀补充了算法辅助的思路。虽然大家不一定完全听懂技术细节，但都感受到了这个项目的价值。

“感觉很酷啊！”夏飞说，“就是那种……科技与传统的碰撞！”

“确实很有意义。”白辰点头，“如果需要什么帮助，随时说。”

顾璟看着叶昀和久久：“你们打算做到什么程度？”

叶昀推了推眼镜：“目前是实验性质。如果效果理想，可以考虑写成论文。”

“论文？”久久有些惊讶，她没想那么远。

“有价值的学术成果应该被记录和分享。”叶昀说得很自然，“而且，如果我们的方法可行，可以推广到其他古籍复原领域。”

这话让久久心里一动。是啊，如果这个方法对棋谱有效，那对破损的乐谱、画谱、甚至是文学作品，是否也有帮助？

晚饭后，久久主动找到叶昀：“关于论文……我从来没写过学术论文，不太会。”

“我可以负责方法论和数据分析部分。”叶昀说，“你负责古籍修复的专业背景和案例研究。署名可以并列第一作者。”

他说得直接而务实，没有客套，但恰恰是这种直接让久久感到踏实。

“好。”她说，“我们试试。”

窗外的冬夜寒冷，但公寓里温暖明亮。两个原本平行工作的人，因为一个偶然的问题，开始了交叉与融合。

而他们都不知道，这个偶然的开始，会结出怎样的果实。

合作正式开始后，叶昀和久久才发现，他们的工作方式几乎是两个极端。

叶昀是纯粹的逻辑思维。他需要清晰的流程、明确的数据、可验证的步骤。每天开始工作前，他会列出当天的任务清单，精确到小时。每个决策都要有依据，每个结论都要有数据支持。

久久则更偏向直觉和经验。古籍修复本身就有很多不可量化的因素——纸张的质感、墨色的层次、笔触的力度、甚至修复时的心境。她习惯于在整体把握中寻找细节，在模糊地带依赖专业直觉。

第一次重大分歧发生在算法训练阶段。

叶昀设计了一个基于深度学习的模型，需要大量的标注数据——也就是要把清晰的棋谱一步步输入，告诉AI“这是开局”“这是中盘”“这是收官”“这步棋体现了攻击性风格”等等。

“我们需要至少一千局完整棋谱的标注数据。”叶昀在周一的早晨宣布这个计划。

久久看着那个数字，有些犹豫：“这么多？一局棋谱标注下来要很长时间……”

“效率可以优化。”叶昀打开一个标注工具界面，“我改进了标注流程，平均一局棋谱的标注时间可以压缩到二十分钟。”

“但标注质量呢？”久久问，“围棋不只是落子位置，还有棋手的意图、局面的评估、风格的体现。这些……算法能理解吗？”

“算法不需要理解‘意图’。”叶昀解释道，“它只需要从数据中学习到模式。比如，当棋面呈现某种特征时，某类棋手有80%的概率会选择进攻性落子。至于为什么，那是人类需要解释的。”

这个回答让久久陷入了沉思。她想起自己修复古籍时的感受——不只是把破损的地方补上，更是要理解文本的内容、作者的意图、那个时代的语境。如果只关注形式而忽略内涵，复原出来的东西总会缺点什么。

“叶昀，”她小心地组织语言，“我明白算法的优势是处理大量数据，找出人类可能忽略的模式。但是……古棋谱不只是数据，它背后是活生生的人，是那个时代的围棋文化，是棋手的思想和情感。”

她调出那本明代棋谱的作者生平资料：“你看，这位棋手晚年间遭遇变故，从宫廷棋师流落民间。他早期的棋风华丽凌厉，后期的棋却多了沉稳和隐忍。如果我们只用数据训练，会不会忽略这种人生经历带来的变化？”

叶昀沉默了。他推了推眼镜，这是他在深入思考时的习惯动作。

“你说得对。”许久，他才开口，“我没有考虑到时间维度的影响。”

这让久久有些意外——她本以为要花更多时间说服叶昀。

“不过，”叶昀继续说，“这可以通过数据设计来解决。我们可以把棋谱按时期分类，把作者的生平事件作为时间节点，分别训练不同时期的风格模型。甚至可以把人生重大事件作为变量，分析其对棋风的影响程度。”

他的思维转换得很快，已经从问题跳到了解决方案。

“但这需要更细致的数据标注。”久久指出，“不止标注棋步，还要标注时期、背景、可能的心境影响……”

“工作量会增加30%。”叶昀立刻计算出数值，“但产出质量会提升，值得。”

他看着久久：“不过我需要你的专业判断——哪些生平事件可能影响棋风？影响程度怎么分级？这些我无法从数据中推导，需要你的经验。”

这是第一次，叶昀明确表示需要久久的“经验”而非“数据”。对久久来说，这是一个重要的认可。

“好。”她点头，“我们一起设计这个标注体系。”

接下来的两周，两人进入了高强度的工作状态。白天，久久整理古籍资料，标注棋谱；晚上，叶昀训练模型，分析结果。公寓的长桌成了他们的临时实验室，电脑、资料、笔记铺得满满当当。

团队成员们好奇地围观过几次，但很快发现完全插不上话。

“他们说的每个字我都懂，”夏飞曾困惑地说，“但连起来就不知道是什么了。”

“专业领域是这样的。”白辰温和地笑，“不过看他们合作得这么投入，挺好的。”

顾璟偶尔会送来夜宵，静静看一会儿他们的工作，然后默默离开。蒋烁有次路过，看着满桌的资料，难得地评价了一句：“挺认真。”

最有趣的是标注过程中的讨论。

“这一步棋，”久久指着一处落子，“按照常规下法应该走这里，但棋手选择了完全不同的位置。我查了资料，这局棋的前一天，棋手的母亲病重。你觉得这应该标注为‘情绪影响下的非理性决策’，还是‘特殊情境下的风格突破’？”

叶昀看着棋面，又看了看久久整理的背景资料，沉思：“从胜率分析来看，这步棋降低了本局的获胜概率。但从长期棋谱数据看，这位棋手在压力情境下确实会尝试非常规走法，有时会失败，有时会创造经典名局。”

他调出相关数据：“所以可能不是简单的‘非理性’，而是‘高风险高回报的倾向性选择’。我们设计一个‘风险偏好系数’的标注维度如何？”

“好主意。”久久眼睛一亮，“那系数怎么分级？”

“用实际胜率变化作为参考基准……”叶昀开始计算。

这样的讨论每天都有。数据与经验的碰撞，逻辑与直觉的交融。有时会争论，但总是能回到问题本身，找到平衡点。

一个月后，标注工作完成了三分之二。叶昀用初步训练的模型测试了几个残局，准确率达到了65%。

“对于第一次尝试来说，这个结果不错。”叶昀客观评价，“但还有很大提升空间。”

久久却有些激动：“已经比我人工推演快多了！而且有几个推演结果，和我直觉猜测的一致，但之前不敢确定。”

她看着屏幕上算法复原的棋局，那些原本模糊破损的位置，现在被标记出了最可能的落子点，每个点还有概率数值。

“好像……真的能看到古人在下棋。”她轻声说。

叶昀看向她，镜片后的眼睛里有一丝不易察觉的柔和：“这是因为你提供了高质量的数据和标注。算法只是工具，真正让工具产生价值的，是人的专业和用心。”

这是叶昀式的赞美——理性，客观，但真诚。

十二月底，标注工作全部完成。模型进入了最后训练阶段。

新年夜，团队有小型聚会，但叶昀和久久都提前离场了——模型训练到了关键时期，需要监控数据。

公寓里很安静，窗外偶尔传来远处的烟花声。两台电脑屏幕亮着，代码在滚动，进度条在缓慢前进。

“按照这个进度，凌晨三点左右能完成训练。”叶昀看了眼时间。

“我陪你等。”久久说，煮了两杯热茶。

两人坐在客厅，偶尔看看屏幕，偶尔聊几句天。工作之外的交流，反而更放松。

“你为什么会选择人工智能作为研究方向？”久久好奇地问。

叶昀想了想：“因为清晰。输入、处理、输出，都有逻辑可循。不像人际关系，变量太多，难以预测。”

“但你现在也在做团队的数据分析，”久久说，“那不就是分析人际关系吗？”

“那是工作。”叶昀推了推眼镜，“而且我分析的是行为数据，不是情感本身。情感……太复杂。”

这话让久久想起刚认识时的叶昀——几乎只和数据打交道，避免一切情感交流。现在虽然还是理性主导，但至少愿意待在团队里，愿意和大家相处。

“其实，”她轻声说，“情感也有模式。比如关心一个人的时候，会记住他的喜好；在意一个团队的时候，会默默做很多事；感激的时候，即使不说，也会用行动表达。”

叶昀看着她，没有说话。但久久觉得，他听懂了。

凌晨两点四十五分，进度条走到100%。训练完成。

叶昀立刻开始测试。他输入了那个困扰久久许久的明代残局——破损最严重的那一页，只有不到一半的棋步能看清。

算法开始运行。屏幕上，无数可能的分支在展开、评估、收敛。五分钟后，推演完成。

一局完整的棋呈现在屏幕上。缺失的三十七步，算法给出了最可能的落子序列，每个落子都有置信概率。

久久屏住呼吸，一一步步对照自己的推演笔记。

开局部分，完全一致。中盘的关键转折，有三步和她猜测的不同，但细看棋路，确实更合理。收官阶段，几乎和她的复原完全吻合。

整体吻合度：82%。

“这个结果……”久久的声音有些颤抖，“比我预期的好太多。”

叶昀也难得地露出了笑容——很淡，但真实：“说明我们的方法可行。”

窗外，新年的第一缕阳光正从地平线升起。两人相视而笑，疲惫但满足。

他们不知道，这个凌晨的突破，只是一个开始。

一月初，模型经过多轮优化后，稳定准确率达到了78%。叶昀认为可以开始写论文了。

“国际期刊的投稿周期很长，”他在团队会议上宣布，“从撰写、修改、投稿、评审到发表，通常需要六到十二个月。所以我们要尽快开始。”

大家对这个进度感到惊讶。

“这么快就有成果了？”顾璟问。

“是阶段性成果。”叶昀纠正，“但已经足够形成一篇完整的学术论文。”

久久有些紧张：“我从来没投过国际期刊……”

“我可以负责整体框架和英文撰写。”叶昀说，“但专业部分——古籍修复的技术细节、历史背景、文化价值——需要你来提供内容并审核准确性。”

他递给她一份详细的写作大纲，已经分工明确：摘要、引言、方法论、实验设计、结果分析、讨论、结论。每个部分都标注了主要责任人和完成时间。

“这么……系统。”久久看着那张时间表。

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