圖書館初遇的學術共鳴，像一道暖流，驅散了林深初入大學的陌生感。從食堂出來的路上，兩人並肩走在磁懸浮步道上，晚風拂過校園裏的智能花圃，花瓣隨着氣流輕輕搖曳，投射出細碎的光影。蘇玥側過頭，看向身邊的林深，眼神裏帶着認真：“林深，關於組建學習小組的事，我認真想了想，我們可以把目標定得更高一點——挑戰跳級考核。”
“跳級考核？”林深腳步微頓，眼中閃過一絲驚訝，隨即涌上強烈的興趣。空海科技大學的跳級制度極爲嚴格，僅面向少數頂尖新生開放，要求考生在一年內修完兩年的專業課程，且需完成一項跨學科的科研實踐，通過教授團的聯合答辯。這對任何新生來說都是極大的挑戰，但對迫切想要深入學習記憶科學的林深而言，卻是一條捷徑。
“對。”蘇玥點點頭，指尖在便攜式全息終端上輕點，調出跳級考核的詳細要求，“你看，跳級考核的核心是跨學科實踐，而我們的專業背景恰好互補——你精通記憶科學與神經科學，我擅長人工智能與算法設計，只要我們聯手，完全有機會完成這個挑戰。而且，跳級成功後，我們能更早進入實驗室，接觸核心科研，這對你的記憶保留技術研發，對我的算法優化研究，都大有裨益。”
林深湊近全息終端，快速瀏覽着考核要求，越看越覺得可行。他抬眼看向蘇玥，眼中閃爍着堅定的光芒：“我同意。不過，跳級考核的難度極大，我們需要制定詳細的計劃，合理分配時間，充分發揮各自的優勢。”
“我也是這麼想的。”蘇玥笑了笑，眼底閃過一絲默契，“我已經初步梳理了兩年的專業課程，發現重疊的基礎課程可以一起攻克，而各自的專業核心課程，我們可以互相輔導。至於科研實踐，我建議聚焦‘基於深度學習的記憶信號模擬與解碼’，這個方向既契合你的研究目標，也能發揮我的算法優勢。”
兩人一拍即合，當即決定以圖書館的閱讀區作爲固定學習地點，每天下午課後和周末全天投入學習與研發。第二天一早，林深就帶着整理好的課程筆記和父母的技術手冊，提前來到了圖書館。蘇玥也準時抵達，背上背着厚厚的專業書，手裏還提着一個便攜式實驗數據采集器。
“這是我昨晚整理的課程重點，你看看有沒有遺漏。”蘇玥將一份全息筆記遞給林深，上面清晰地梳理了高等數學、線性代數等基礎課程的難點，還標注了不同課程的學習方法。林深接過筆記，認真翻閱着，發現蘇玥的梳理邏輯清晰、重點突出，正好彌補了他在數學推導細節上的短板。
“太有用了，謝謝你。”林深由衷地說，隨即拿出自己的神經科學筆記，“這是我整理的神經信號傳導機制和記憶形成的生理基礎，裏面有很多實驗數據和案例，對你理解記憶信號的特性應該有幫助。”
蘇玥接過筆記，仔細閱讀起來，時不時點頭稱贊：“你的筆記太詳細了，很多課本上沒有的實驗細節都有記錄，這能幫我更快地建立記憶信號的模型。不過，這裏有個地方我有點疑問——你提到的‘特定記憶對應的神經突觸放電模式’，如何精準區分是記憶信號還是其他生理信號？”
林深立刻拿出智能手環，調出之前做的神經信號模擬數據，耐心解釋道：“這需要結合記憶形成的時間節點和神經區域定位。比如，海馬體是記憶存儲的核心區域，我們可以通過定位海馬體的神經信號，再結合特定時間點的放電頻率，篩選出記憶信號。不過，這種方法的精準度還不夠，這也是我們需要解決的核心問題之一。”
蘇玥若有所思地頷首，指尖在全息終端上快速繪制着算法流程圖：“我明白了。或許我們可以引入注意力機制，優化深度學習模型，讓模型自動聚焦海馬體區域的神經信號，提升信號篩選的精準度。我之前做過類似的算法優化，有一些經驗可以借鑑。”
兩人就這樣一邊梳理課程知識，一邊探討思路，不知不覺就到了傍晚。圖書館的智能燈光漸漸亮起，柔和的光線灑在兩人身上，將他們專注的身影拉得很長。周圍的同學來來往往，卻絲毫沒有影響到他們，仿佛整個世界只剩下彼此的討論聲和全息終端的微光。
接下來的子裏，林深和蘇玥徹底開啓了“泡館+泡實驗室”的模式。每天課後，他們都會第一時間趕到圖書館，先花兩個小時攻克專業課程，林深幫蘇玥補充神經科學的基礎理論，蘇玥則輔導林深優化算法設計的邏輯；然後再投入到科研中，分工協作，推進進度。
林深負責記憶信號的生理機制研究和實驗數據采集。他利用學校實驗室的神經信號模擬設備，模擬不同類型記憶對應的神經放電模式，每天都要反復進行幾十次實驗，記錄下海量的數據。爲了保證數據的準確性，他常常在實驗室裏待到深夜，仔細調整實驗參數，核對每一組數據。
蘇玥則負責深度學習模型的構建與優化。她基於林深采集的實驗數據，設計了一套融合注意力機制的卷積神經網絡模型，不斷調整網絡結構和參數，提升模型對記憶信號的識別與解碼精度。遇到模型優化的瓶頸時，她會主動向林深請教神經信號的特性，結合生理機制調整算法思路。
一次，遇到了一個棘手的問題：模型對復雜記憶信號的解碼精度始終無法突破80%，遠達不到跳級考核的要求。林深和蘇玥在實驗室裏熬了兩個通宵，反復排查問題。林深認爲是實驗數據的特征提取不夠全面，導致模型無法準確識別復雜信號；蘇玥則覺得是模型的注意力機制不夠精準，無法聚焦核心信號特征。
兩人各執一詞，爭論得面紅耳赤。“如果數據特征提取有問題，我們之前對簡單記憶信號的解碼精度怎麼能達到95%？”蘇玥皺着眉，調出模型的訓練志，“你看，模型在處理高維度復雜數據時，注意力權重分布混亂，這才是關鍵問題。”
“但復雜記憶信號的特征本身就更隱蔽，僅靠優化注意力機制，沒有全面的特征數據支撐，精度也無法提升。”林深反駁道，拿出實驗數據的分析報告，“你看，這幾組復雜記憶信號的放電頻率有重疊區域，如果不補充更多維度的特征數據，模型本無法區分。”
爭論過後，兩人都冷靜了下來。蘇玥看着林深的實驗報告，又對比了自己的模型志，輕聲說：“你說得有道理，或許我們都沒錯，問題出在數據和模型的匹配度上。”林深也點了點頭：“我們可以雙管齊下，我重新設計實驗，補充更多維度的特征數據；你同時優化注意力機制，讓模型更好地適配復雜數據。”
接下來的一周，林深重新調整了實驗方案，在神經信號模擬設備上增加了腦電波頻率、神經遞質濃度等多個特征維度的采集；蘇玥則引入了多層注意力機制，優化了模型的特征篩選邏輯。兩人每天都在實驗室裏同步推進工作，每完成一個環節就立刻溝通對接，默契越來越深。
當林深將補充後的實驗數據輸入模型時，奇跡發生了——復雜記憶信號的解碼精度瞬間提升到了92%，遠超考核要求。兩人看着屏幕上的數據，相視一笑，連來的疲憊瞬間煙消雲散。蘇玥興奮地拍了拍林深的肩膀：“我們成功了！這就是雙強聯手的力量！”林深也笑着點頭，心中涌起一股強烈的認同感——蘇玥不僅是他的學術夥伴，更是能和他並肩攻克難關的同行者。
攻克了的核心難題後，兩人加快了學習和研發的進度。在課程學習上，他們互相監督、互相輔導，林深的數學推導能力在蘇玥的幫助下有了顯著提升，蘇玥的神經科學基礎也在林深的指導下愈發扎實；在研發上，他們不斷優化實驗方案和模型算法，完善報告，爲跳級考核的答辯做準備。
跳級考核的答辯環節設在學校的核心學術報告廳，由五位不同領域的教授組成答辯團，其中就包括《深度神經網絡與神經信號解碼》的作者江教授。答辯當天，林深和蘇玥穿着整齊的校服，並肩站在報告廳的講台上，前的校徽在燈光下熠熠生輝。
蘇玥首先向教授團介紹了的整體框架和算法設計，她的講解邏輯清晰、重點突出，通過全息投影生動地展示了模型的結構和優化過程。林深則補充了的生理基礎和實驗設計，詳細說明了記憶信號的采集方法和數據特征，還展示了多組對比實驗的結果，證明了的科學性和可行性。
答辯團的教授們頻頻點頭，隨後提出了尖銳的問題。“你們的模型在實際應用中，如何應對真實人體神經信號的復雜性和不穩定性？”一位材料學教授問道。林深立刻回應：“我們計劃後續引入2120年隕星材料制成的信號采集傳感器，這種材料具有極佳的信號傳導性和穩定性，能提升真實信號的采集精度。同時，我們會進一步優化模型的自適應能力，讓模型能實時調整參數，適配不同人體的信號特性。”
另一位計算機教授追問：“你們的算法優化過程中，如何平衡識別精度和運算效率？”蘇玥從容地回答：“我們采用了輕量化的卷積核設計和分層訓練策略，在保證精度的同時，將模型的運算效率提升了40%。此外，我們還引入了邊緣計算技術，能將部分運算任務遷移到終端設備，進一步降低延遲，滿足實時解碼的需求。”
兩人配合默契，對教授們的問題對答如流，不僅展現了扎實的專業知識，更體現了出色的跨學科協作能力。江教授看着他們，眼中露出贊許的神色：“你們的很有創新性，不僅融合了人工智能和記憶科學的前沿技術，還具有明確的應用前景。更難得的是，你們在中充分發揮了各自的優勢，展現了優秀的科研素養。”
答辯結束後，教授團經過短暫的討論，當場宣布：“林深、蘇玥，你們的課程成績優異，科研實踐通過驗收，跳級考核合格，準予跳級至大三！”
聽到這個結果，林深和蘇玥都露出了激動的笑容。他們對視一眼，從彼此的眼中看到了喜悅和認可。走下講台時，蘇玥輕聲說：“我們成功了！”林深點點頭，語氣真誠：“這是我們共同努力的結果。沒有你的算法支持，我很難完成這個；沒有你的輔導，我的課程成績也不可能這麼快提升。”
傍晚，兩人再次走在校園的磁懸浮步道上。夕陽西下，將天空染成了溫暖的橙紅色，校園裏的智能路燈漸漸亮起，投射出柔和的光芒。蘇玥拿出全息終端，調出大三的課程表和科研清單：“大三的課程更深入，還有很多核心實驗室的可以申請，我們繼續搭檔吧？”
林深看着她眼中的期待，心中涌起一股暖流。他想起了父母的技術手冊，想起了記憶保留技術的研發目標，更想起了這段時間和蘇玥並肩作戰的子。他鄭重地點點頭：“好，我們繼續搭檔，一起在科研的道路上走下去。”
雙強聯手的跳級之路，不僅讓兩人提前邁入了更高層次的學習階段，更讓他們在協作中加深了對彼此的認可，建立了深厚的默契。他們的身影在夕陽下拉得很長，仿佛兩道並肩前行的光，照亮了彼此的科研之路。在未來的子裏，這對同行者將繼續攜手，攻克更多科研難關，朝着各自的理想和共同的目標穩步前進，而記憶保留技術的研發，也將在他們的聯手下，翻開新的篇章。
