周五的晨光透过百叶窗，在办公桌上切出明暗相间的条纹。安可儿盯着屏幕上刚刚运行完毕的程序，眉头微蹙。
这是她为受试者P-07建立的第一个“个人化解释模型”的雏形——如果这堆勉强串联起来的算法片段能被称为模型的话。过去两天，她几乎把所有空闲时间都投入进来，反复研读纪屿深推荐的文献，尝试将那些抽象的方**与她手中的具体数据对接。
进展比想象中艰难。
文献中优雅的数学模型，在碰到真实数据的高维噪声和不可预测的时间变异时，显露出骨感的现实。她尝试用动态贝叶斯网络捕捉P-07在不同认知任务下的状态转换模式，但节点间的条件概率关系始终不稳定，仿佛有某种隐变量在起作用，而她尚未找到观测它的窗口。
“早啊，可儿。”秦岚端着茶杯走过她工位旁，温和的声音将她从沉思中拉回，“黑眼圈有点重，熬夜了？”
安可儿下意识揉了揉眼睛：“秦老师早。在尝试一些新思路，有点入神。”
秦岚在她旁边停下脚步，目光扫过她屏幕上复杂的数据可视化界面——那是P-07在连续三天内执行同一项工作记忆任务时的脑电theta波功率谱变化，叠加了同步采集的瞳孔直径数据。两列曲线本该在认知负荷增加时呈现某种协同上升的趋势，但在P-07这里，却出现了数次奇特的“此消彼长”。
“这是……P-07的数据？”秦岚俯身细看，“你之前报告中提到的‘离群者’之一。”
“是的。”安可儿点头，调出自己建立的简易模型框架，“我在尝试不用群体均值去‘修正’他，而是假设他有一套独特的认知资源调配策略。比如，当他感受到任务压力时，可能会下意识抑制某些生理唤醒反应，将更多资源集中到前额叶执行控制网络。这只是猜想，我还没找到可靠的验证方法。”
秦岚静静看了几秒屏幕，又看了看安可儿眼下淡淡的阴影。她没有直接评价这个模型的可行性，而是轻声问：“这是纪教授那边新项目的方向？”
安可儿手指在键盘上顿了顿。昨天上午，她去了秦岚的办公室，坦诚汇报了与纪屿深的会面以及“海渊”项目的情况。秦岚听得很认真，问了几个关于项目目标和资源分配的关键问题，最后只说了一句：“这是个难得的机会，也是巨大的挑战。把握好平衡，有什么需要支持的就告诉我。”
此刻，面对导师温和的询问，安可儿认真点头：“是‘海渊’项目关注的核心问题之一。纪教授让我先尝试为几位‘离群者’建立初步的个人化解释模型，作为切入点。”
“思路是对的。”秦岚直起身，啜了一口茶，“真实世界的数据永远比实验室范式复杂。我们习惯于寻找普遍规律，但有时候，理解极端个案，反而能揭示群体模型忽略的深层机制。”她顿了顿，语气里带着学者特有的严谨与开放，“不过要小心过度拟合。你为P-07构建的这套解释，可能只适用于P-07，甚至只适用于他在这三天、这项任务下的状态。个人化模型的真正价值，在于能否在不同时间、不同任务中保持预测力。”
“我明白。”安可儿深吸一口气。这正是她目前最困惑的地方——如何区分真正的“稳定个人模式”和偶然的
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