李学娜和Lily离开后，别墅内重归宁静。
郝奇看了眼时间，下午一点多。
他想起之前答应司文，今天下午会抽空帮他看论文。
对于如今智力达到人类巅峰、又拥有各种外挂的他而言，一个本科生的论文，哪怕涉及前沿的量子计算交叉领域，也不过是扫一眼就能洞悉全部优劣并提出完美解决方案的小事。
但他并不打算这么做。
授人以鱼不如授人以渔，直接给出答案固然简单，却扼杀了司文自身思考成长的过程。
引导他自己找到通往答案的路径，才是真正有益的帮助。
他吩咐了阮氏清怀一声，便自己开车回了玉泉大学。
推开404宿舍的门，一股熟悉的、混合着些许汗味、泡面味和电子设备散热味的气息扑面而来。
庞三堇正戴着耳机在看二次元动漫。
徐坤的座位空着，估计又不知去哪浪了。
司文则眉头紧锁地对着电脑屏幕，上面满是复杂的数学公式和量子线路图，旁边还摊着几本厚厚的专着。
“老郝？你咋回来了？”庞三堇听到动静，摘下耳机，一脸惊讶。
郝奇现在可是神龙见首不见尾的大忙人。
“回来办点事，顺便看看你们。”郝奇笑了笑，目光转向司文，“怎么样了？”
司文看到郝奇，像是看到了救星，连忙站起身，有些不好意思地推了推眼镜：
“郝奇，你来了……确实卡住了，这个混合架构的梯度传递总是无法稳定，量子模拟部分的噪声干扰比预想的大太多，经典神经网络根本学不到有效特征……”
郝奇拉过徐坤的椅子坐下：“别急，慢慢说，把论文框架和你现在的思路从头跟我说一遍。”
司文深吸一口气，开始梳理自己的研究。
郝奇安静地听着，不时点点头，没有打断。
听完后，郝奇没有直接评价对错，而是沉吟了片刻，开始提问。
他的问题极其刁钻，每一个都直指司文设计中最脆弱、最未经充分论证的假设环节。
“你为什么选择这个特定的量子变分线路作为编码器？有没有考虑过其他拓扑结构对特定类型电力系统数据特征的适配性问题？”
“你这里用经典CNN来处理量子态的测量结果，但你想过没有，量子测量本身的概率性特征和CNN要求的标准输入格式之间存在本质的不匹配？你强行归一化的处理，是否损失了关键的量子信息？”
“你说噪声干扰大，有没有尝试过量化不同噪声模型下，你这个混合架构的容错阈值？还是仅仅凭仿真结果不理想就判断它不行？”
“最关键的是，你的训练目标函数，是基于最终电力系统优化结果的反向传播。这个路径如此之长，梯度消失几乎是必然的。你有没有设计中间层的、更具物理意义的辅助损失函数来引导训练？”
郝奇的语速平稳，问题却一个比一个深刻，仿佛他早已对这个领域深耕多年。
司文被问得额头冒汗，很多问题他根本就没深入思考过，只是按照文献里的常见做法依葫芦画瓢。
他手忙脚乱地翻着笔记和参考文献，试图找到支撑自己设计的依据，却发现很多地方确实只是“我觉得应该这样”，缺乏严谨的论证。
“我……我没考虑到这些……”
司文有些沮丧，感觉自己的论文仿佛被郝奇用手术刀肢解，露出了里面粗糙的骨架。
“没关系，科研就是在不断自我质疑中前进的。”
郝奇语气缓和下来，“不要只想着堆砌最新的技术名词，关键是要理解每一个选择背后的‘为什么’。”
他拿起一支笔，在司文的草稿纸上画了几个简单的框图。
“比如这里，与其强行让CNN去适应量子测量结果，为什么不换一种思路？尝试用注意力机制来加权融合多次测量结果，提取关键模式？或者，更彻底一点，设计一个能直接处理概率分布的量子经典混合层？”
“关于梯度消失，为什么不试试在量子编码器和经典网络之间，加入一个基于物理规则的奖励信号？比如，提前判断优化方向是否违背了基尔霍夫定律，哪怕只是初步判断，也能给网络一个更及时的反馈。”
郝奇并没有给出具体的代码或公式，而是提供了几个全新的、更高层面的思路方向。
每一个建议都像是打开了一扇新的窗户，让司文豁然开朗。
他猛地抓住其中一点：“注意力机制……加权融合……”
“对啊！我怎么没想到！这样可以有效抑制随机噪声的影响，突出关键特征！”
他立刻扑到电脑前，开始疯狂地敲代码，尝试将郝奇的点子实现出来。
郝奇安静地看着，没有打扰。
过了将近一个小时，司文长出一口气，猛地一拍大腿：“有效！虽然还没完全解决，但损失函数下降曲线明显平滑了很多！有门儿！郝奇，你太神了！”
他激动地转过身，看着郝奇的眼神充满了敬佩和感激。
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