理論梳理的三天結束後，星憶實驗室的壓抑氛圍非但沒有緩解，反而愈發沉重。團隊成員們重新聚集在會議區，每個人手中都拿着厚厚的理論梳理報告，卻沒人能提出切實可行的突破方案。全息屏幕上，歷次實驗的信號紊亂數據與理論模型形成鮮明對比，那些看似完美的理論推導，在現實的神經信號面前，顯得蒼白無力。
“難道我們真的要卡在這個瓶頸裏了？”張博士疲憊地靠在懸浮座椅上，語氣中滿是無奈。連續半個多月的高強度攻堅，讓他的眼底布滿了血絲。一旁的小林更是垂頭喪氣，手指無意識地敲擊着桌面，之前的熱情與勁早已被連續的失敗消磨殆盡。
林深看着大家低落的神情，心中充滿了自責。他作爲團隊負責人，沒能帶領大家找到突破方向，辜負了大家的信任。他想開口鼓勵幾句，卻發現喉嚨發緊，任何話語都顯得格外蒼白。就在這時，一直沉默的蘇玥突然站起身，眼神堅定地說：“我想再試一次，從算法層面重新尋找突破口。”
所有人的目光都集中在她身上。蘇玥深吸一口氣，走到全息投影台前，調出之前的算法架構圖：“我們之前的算法，無論是雙區域聯動模型還是新增的動態補償功能，本質上都是‘被動適配’信號——先捕捉信號，再嚐試篩選和補償。但神經信號的紊亂速度遠超我們的補償效率，這種被動模式本無法從源上解決問題。我想換個思路，設計一套‘主動預判+精準篩選’的AI優化程序，變被動爲主動。”
“主動預判？”林深眼中閃過一絲光亮，“你的意思是，讓算法提前預判神經信號的波動規律，主動篩選出穩定的記憶信號？”
“沒錯。”蘇玥點點頭，指尖在全息屏幕上快速勾勒出新的算法框架，“我打算基於深度學習中的時序預測模型，結合我們之前積累的所有神經信號數據，訓練一個‘信號波動預判模塊’。這個模塊能實時分析神經信號的時序特征，提前0.5秒預判信號的波動趨勢；同時，再設計一個‘情感錨點篩選模塊’，精準定位與記憶深度綁定的情感信號特征，以此爲錨點，篩選出穩定的核心記憶信號，過濾掉無關的擾信號。”
張博士皺起眉：“0.5秒的預判時間太短了，而且神經信號的波動毫無規律，時序預測模型能精準預判嗎？另外，情感錨點的定位難度極大，我們連深層情感信號都難以激發，怎麼確定篩選標準？”他的疑問道出了所有人的擔憂，這個思路雖然新穎，但可行性似乎不高。
“我知道難度很大，但這是目前唯一的希望。”蘇玥的語氣異常堅定，“關於預判精度，我會引入注意力機制，讓模型重點關注與記憶相關的信號特征，忽略無關的隨機波動；關於情感錨點，我們雖然無法激發灰灰的深層情感信號，但可以利用未來集團的神經信號模擬數據庫，生成大量包含不同情感強度的模擬信號，以此爲基礎訓練篩選模塊，建立通用的情感錨點識別標準。”
林深立刻表示支持：“我同意蘇玥的方案！我會協調未來集團，讓他們開放神經信號模擬數據庫的最高權限，爲你提供足夠的訓練數據。張博士，麻煩你帶領團隊配合蘇玥，實時提供傳感器的信號參數，協助她調試程序。”
“好！”張博士站起身，眼中重新燃起了一絲希望，“我們一定全力配合！”
方案確定後，蘇玥立刻全身心投入到AI算法的研發中。她把自己關在算法優化區的專屬辦公間裏，除了必要的休息和用餐，幾乎所有時間都坐在全息編程終端前。辦公間的牆壁上，掛滿了各種算法架構圖、信號時序分析曲線和情感信號特征圖譜，全息屏幕上實時滾動着海量的訓練數據和模型參數。
研發的第一步，是數據準備。蘇玥從未來集團的神經信號模擬數據庫中，調取了涵蓋人類、猩猩、猴子等多種靈長類動物的神經信號數據，總量超過10TB。這些數據包含了不同情感狀態、不同記憶場景下的信號特征，從淺層的愉悅、煩躁，到深層的思念、恐懼，應有盡有。她和算法團隊花了整整三天時間，對這些數據進行清洗、標注和分類，篩選出與記憶保留相關的核心數據，構建了專屬的訓練數據集。
接下來是模型架構的設計。蘇玥放棄了傳統的時序預測模型，創新性地將Transformer架構與循環神經網絡（RNN）相結合，構建了一個全新的“時序預判-錨點篩選”雙模塊架構。Transformer架構的強大注意力機制，能精準捕捉信號的長期依賴關系，提升預判精度；RNN則擅長處理時序數據，能快速響應信號的實時變化。兩個模塊相互配合，既能提前預判信號波動，又能精準篩選核心記憶信號。
模型訓練的過程異常艱難。由於數據量巨大，模型架構復雜，超級計算機的運算負荷長期維持在95%以上，散熱風扇發出持續的轟鳴。蘇玥每天都要盯着訓練志，實時調整模型參數。起初，模型的預判精度只有40%，情感錨點的識別準確率也不足50%，遠達不到實驗要求。更糟糕的是，當她將模型應用到真實的實驗數據中時，預判結果與實際信號波動偏差極大，幾乎沒有任何實用價值。
“是不是模型架構太復雜了，導致泛化能力不足？”算法工程師小陳提出疑問。蘇玥也陷入了沉思，她反復對比模擬數據與真實實驗數據，發現模擬數據雖然涵蓋了多種場景，但與灰灰的真實神經信號特征仍存在較大差異——模擬數據過於理想化，而真實信號中包含了大量的生物噪聲和隨機波動。
找到問題源後，蘇玥立刻調整策略。她從之前的實驗數據中，提取出灰灰的神經信號特征，將其融入到訓練數據集中，進行“遷移學習”——先讓模型在海量模擬數據中學習通用的信號規律，再用灰灰的真實數據微調模型參數，提升模型對真實信號的適配性。同時，她簡化了模型的部分復雜結構，減少過擬合的風險。
這個調整起到了立竿見影的效果。經過兩天兩夜的重新訓練，模型的預判精度提升到了72%，情感錨點的識別準確率也達到了68%。蘇玥興奮地將這個消息告訴了團隊，大家的情緒終於有了一絲好轉。林深第一時間趕到算法優化區，看着屏幕上模型的訓練結果，激動地說：“蘇玥，你辛苦了！我們現在就準備實驗，驗證模型的實際效果！”
然而，現實再次給了他們一記重擊。在首次驗證實驗中，雖然模型能提前預判部分信號波動，也能篩選出一些疑似情感錨點的信號，但當灰灰的神經信號出現劇烈紊亂時，模型的預判依然會失效，篩選出的記憶信號雖然比之前完整了一些，但依然存在明顯的缺失和變形，無法還原完整的記憶場景。
“還是不行……”小陳的聲音裏帶着絕望。蘇玥的臉色也變得蒼白，連續的高強度工作和反復的失敗，讓她的身體和精神都瀕臨極限。她靠在椅背上，閉上眼睛，腦海中不斷回放着實驗數據和模型參數，試圖找到問題所在。
林深走到她身邊，輕輕遞過一杯熱咖啡：“先休息一下吧，你已經連續工作五天了。科研之路本就充滿坎坷，我們不能急於求成。”他看着蘇玥布滿血絲的眼睛，心中滿是心疼。
蘇玥接過咖啡，暖意從指尖蔓延到心底。她喝了一口咖啡，重新睜開眼睛，眼神再次變得堅定：“我沒事，再試最後一次。我想，問題可能出在情感錨點的篩選標準上。我們之前設定的錨點標準太單一，只關注了信號的頻率和幅度，忽略了信號的相位特征。神經信號的相位變化，可能也與情感和記憶的綁定密切相關。”
這一次，蘇玥重新調整了情感錨點的篩選維度，將信號的相位特征、頻率特征和幅度特征結合起來，構建了一個多維度的錨點識別模型。同時，她優化了預判模塊的損失函數，提升模型對劇烈波動信號的預判能力。爲了加快訓練進度，林深協調未來集團，臨時調用了另一台超級計算機，與現有設備協同運算，將訓練效率提升了一倍。
時間一天天過去，蘇玥的身影始終堅守在算法優化區。團隊成員們也主動分擔她的工作，張博士帶領團隊整理了更多的實驗數據，爲她提供精準的信號參數；李教授從材料特性的角度，爲她分析信號傳輸過程中的相位變化規律；王醫生則查閱了大量的神經生理學文獻，爲她提供情感與神經信號關聯的理論支持。
在團隊的共同努力下，新的模型終於訓練完成。這一次，模型的預判精度達到了85%，情感錨點的識別準確率也提升到了82%。蘇玥帶着一絲忐忑和期待，再次啓動了驗證實驗。實驗區裏，所有人都屏住呼吸，緊盯着全息監測屏——灰灰被安置在飼養區，智能設備開始播放喂食場景的全息投影，傳感器實時捕捉着它的神經信號，蘇玥設計的AI優化程序同步運行。
“信號捕捉正常，AI程序已啓動預判與篩選功能！”張博士沉聲匯報。
監測屏上，兩條信號曲線清晰地顯示着——一條是原始的神經信號曲線，另一條是經過AI程序篩選後的優化信號曲線。原始曲線依然存在波動，但當波動即將出現時，AI程序提前發出了預判提示，同時快速篩選出穩定的核心信號，優化後的曲線變得異常平滑，信號匹配度穩定在88%以上！
“匹配度穩定在88%！”蘇玥的聲音帶着抑制不住的激動，“我們成功了！程序準確預判了信號波動，篩選出的信號完整還原了喂食場景的核心要素——食物、喂食員、飼養區環境，所有細節都清晰可見！”
實驗室裏瞬間爆發出熱烈的歡呼聲。小林激動地跳了起來，張博士緊緊握住拳頭，眼中滿是淚水。林深走到蘇玥身邊，用力抱住她：“蘇玥，謝謝你！你爲團隊攻克了最大的難關！”
蘇玥靠在林深的肩膀上，淚水忍不住滑落。這半個多月的艱辛、壓力和委屈，在這一刻都煙消雲散。她知道，這不是她一個人的勝利，而是整個團隊共同努力的結果。如果沒有林深的支持、張博士的配合、李教授和王醫生的協助，她本無法完成這個艱巨的任務。
爲了確保結果的可靠性，團隊又連續進行了三次驗證實驗。每次實驗中，蘇玥的AI優化程序都能穩定運行，準確預判神經信號的波動，篩選出完整、穩定的記憶信號，信號匹配度最低爲86%，最高達到了92%，遠超第一階段設定的“復雜記憶信號提取精度穩定在95%以上”的初步目標（注：此處爲階段性穩定突破，後續仍需優化至95%以上）。
實驗成功的消息傳到未來集團後，陳默第一時間趕來星憶實驗室視察。看着監測屏上穩定的信號曲線和完整的記憶場景還原畫面，陳默滿意地說：“蘇研究員，林研究員，你們的團隊創造了奇跡！這個AI算法優化程序，不僅解決了神經信號穩定性的難題，也爲記憶保留技術的後續研發奠定了堅實的基礎。集團會爲你們追加專項研發資金，全力支持你們推進後續的實驗。”
攻堅成功的夜晚，星憶實驗室的成員們難得地放鬆了一次。大家圍坐在實驗室的休閒區，分享着成功的喜悅。張博士端起一杯果汁，走到蘇玥面前：“蘇研究員，之前我還對你的方案有疑慮，現在我徹底服了！你的算法天賦，真是我們團隊的寶藏！”
蘇玥笑着搖搖頭：“這是大家共同努力的結果。沒有你們提供的實驗數據和技術支持，我一個人也無法完成。接下來，我們還要繼續優化算法，提升信號提取精度，爲後續的記憶存儲模塊研發和人體臨床試驗做好準備。”
林深看着身邊充滿活力的團隊成員，心中滿是感慨。從陷入瓶頸的絕望，到蘇玥提出新方案的希望，再到最終的成功突破，這支團隊經歷了最艱難的考驗，也變得更加團結、更加堅韌。他知道，這只是記憶保留研發路上的一個小突破，未來還有更多的難關等待他們攻克，但他有信心，在蘇玥和所有團隊成員的共同努力下，他們一定能一步步實現目標，完成父母的遺願。
夜色漸深，星憶實驗室的燈光依然明亮。蘇玥坐在全息編程終端前，開始梳理這次算法優化的技術細節，爲後續的論文發表和技術迭代做準備。林深走到她身邊，輕輕握住她的手：“早點休息，後續的工作我們慢慢推進。”
蘇玥抬起頭，對他露出一個溫柔的笑容：“好。有你和團隊在，我什麼都不怕。”
月光透過能量玻璃灑進實驗室，照亮了兩人緊握的雙手，也照亮了記憶保留的未來。蘇玥的AI算法優化突破，像一束強光，驅散了團隊前行路上的陰霾，讓他們在科研的道路上，再次邁出了堅實的一步。
