李泽川传来的密信像一剂强心针！
让苏想将以“卷王”姿态投入到“凤凰”项目的新阶段——将人工智能与材料基因工程结合的探索中。
这个方向在1991年堪称石破天惊，充满了未知与挑战。
她需要处理海量的材料数据，构建复杂的特征提取算法，这对计算能力和数学建模都提出了极致的要求。
即使是苏想，也感到了前所未有的压力，常常在实验室待到深夜，眼底刚刚淡下去的青黑又卷土重来。
这天，为了优化一个核心的特征筛选算法，她已经连续工作了超过三十小时，眼前满是跳动的代码和扭曲的数据曲线，太阳穴突突直跳。
她揉着额角，决定去研究所的内部数据库检索一下，看看有没有类似思路的论文可以参考，哪怕只是得到一点启发。
她输入了一系列复杂的关键词：
机器学习、材料基因、高通量计算、特征选择、非线性降维。
系统滚动着搜索结果，大部分是她已经读过，或者觉得深度不够的文献。
就在她准备放弃时，一篇标题并不起眼，发表在一年前《计算材料科学》期刊上的论文吸引了她的目光。
论文标题很朴素：
《一种基于信息熵与拓扑不变量的高通量材料数据特征优化框架》。
作者署名：Ethan Stone（伊桑·斯通），单位是麻省理工学院媒体实验室。
苏想带着一丝好奇点开了论文。
起初只是快速浏览，但很快，她的速度慢了下来，眼神从疲惫变得锐利，最后几乎是屏住了呼吸。
这篇论文的核心思想，与她正在攻关的难点，有着惊人的相似性！
而且，作者提出的方法更加巧妙！数学基础极为扎实！
他巧妙地运用了信息论和代数拓扑的工具，解决了一个苏想也正在思考的、关于如何从海量噪声数据中提取稳定的特征量的关键问题。
更让她震惊的是，论文中的一些数学推导和引理，其简洁与深刻，让她都感到一种智力上的愉悦和……挑战。
这个伊桑·斯通，对数学工具在材料科学中的应用，有着与她同等层级、甚至在某些细节处理上更为老辣的理解。
这是一种久违的感觉！
就像在孤独攀登了许久之后，突然在云雾缭绕的山腰，看到了另一个攀登者留下的、清晰而卓越的足迹。
不是竞争者，更像是……知音？
她立刻通过内部系统，查找这个“伊桑·斯通”的信息。
资料很少，只知道他目前在mIt媒体实验室负责一个交叉学科项目，行踪有些神秘，很少参加常规学术活动，被称为媒体实验室的“幽灵天才”。
苏想几乎没有犹豫，立刻按照论文上留下的邮箱，写了一封邮件。
措辞直接而坦诚，一如她的性格：
“斯通博士： 拜读您发表于《计算材料学》的关于特征优化的论文，深受启发。
您在第三节中关于利用 persistent homology（持续同调）过滤噪声的论证尤为精彩。
我正在进行的课题涉及类似领域，但在处理高维耦合特征时遇到瓶颈，不知您是否对进一步探讨该方法在【材料基因】筛选中的潜力感兴趣？
期待您的回复。
苏想，普罗米修斯实验室。”
邮件发出去后，她少有的有些心神不宁，像是等待一个重要实验的结果，时不时瞥一眼邮箱。
连艾利克斯跑来八卦她最近是不是又在攻克什么世纪难题，都被她心不在焉地打发了。
直到深夜，她几乎要放弃等待，准备收拾东西回公寓时，新邮件的提示音清脆地响起。
发件人：Ethan Stone。
标题：Re:关于特征优化框架的探讨。
内容极其简短，只有一行：
“明天下午三点，mIt building E14，三楼咖啡机旁。带你的数据。”
没有寒暄，没有客套，甚至连个署名都没有，直奔主题，风格与她如出一辙。
苏想看着这封邮件，愣了几秒，随即嘴角不自觉地上扬了一个微小的弧度。
这个伊桑·斯通，有点意思。
mIt的媒体实验室大楼（building E14）充满了后现代的设计感，与“普罗米修斯”的严谨军事风格截然不同。
苏想按照约定时间，带着存有初步数据的笔记本电脑，找到了那台据说泡出来的咖啡能“激发灵感”的着名咖啡机。
她到的时候，一个男人正背对着她，弯腰接着咖啡。
他身材高挑清瘦，穿着简单的灰色t恤和牛仔裤，头发是深褐色的微卷，有些随意地耷拉着。
光看背影，更像是个艺术系的学生，而非顶尖的计算材料学家。
他似乎感应到背后的目光，端着两杯咖啡转过身来。
苏想看清了他的脸——很年轻，看起来不到三十岁，五官立体清晰，肤色是常年待在室内的白皙，最引人注目的是他那双眼睛，颜色是极淡的琥珀色，眼神清澈、专注，带着一种近乎孩童般的好奇，却又深邃得仿佛能洞穿数据背后的本质。
“苏想博士？”
他的声音和他的人一样，干净，没有多余的情绪起伏。
“伊桑·斯通博士？”
苏想确认。
他点点头，将其中一杯咖啡递给她。
“你的邮件。”
他说，然后直接走向旁边一个放着白板的小讨论区，仿佛多一句寒暄都是浪费。
苏想跟上。
两人坐下，打开电脑，连接投影。没有任何客套，直接进入了正题。
苏想简要阐述了她遇到的瓶颈：
如何在数以万计的材料特征参数中，稳定地筛选出那些真正决定最终性能的核心特征集，避免“维度灾难”和过拟合。
伊桑安静地听着，手指无意识地在桌面上敲击着某种复杂的节奏。
等苏想说完，他拿起白板笔，直接开始书写。
他没有评价苏想的方法好坏，而是直接切入问题的数学核心，从表示论的角度，重新构建了特征空间的数学描述。
“你的方法，这里，”
他在苏想的一个公式上画了个圈，“忽略了特征群的非交换性。用这个。”
他这下了几个新的符号，“可以自然导出筛选准则，不需要你那个复杂的正则化项。”
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