第一章（第3页）

讨论环节，当顾延提出多模态融合方案时，有专家质疑数据采集的伦理问题。肿瘤患者的隐私保护是红线，如何平衡数据量与隐私安全

容辞接过话筒，语气从容：我们正在测试联邦学习框架，让数据留在医院本地，只上传模型参数进行联合训练。就像给每个医院的数据库装一把独立的锁，而密钥掌握在自己手里。她看向顾延，顾工程师团队开发的同态加密算法，能保证参数传输过程中的安全性。

顾延愣了一下，随即补充道：目前加密效率还能提升，我们计划引入轻量级算法，把通信成本降低50%。

他们一唱一和的样子，让旁边的老教授笑着打趣：容总监和顾工程师，配合得比训练好的模型还默契啊。

容辞的耳尖微微发红，顾延赶紧低头喝了口水，掩饰嘴角的笑意。

午餐时，两人坐在露天休息区。远处的青山被薄雾笼罩，像未训练完成的模糊图像。其实三年前在封氏，我也做过类似的联邦学习方案。容辞忽然说，手里撕着面包，但当时封总更看重数据集中管理的效率，没通过。

现在不一样了。顾延看着她，长墨的理念是‘技术服务于人’，不是服务于效率。

容辞笑了，掰了半块面包递给他：说得对。对了，下个月有个临床实验，要去肿瘤医院驻场两周，你有空吗

当然。他接过面包，指尖碰到她的指腹，像电流窜过，正好测试情感识别模块在真实场景的表现。

第八章

医院里的数据集

肿瘤医院的住院部比想象中安静。顾延推着装有设备的推车跟在容辞身后，走廊里偶尔传来家属压抑的哭声，与设备的嗡鸣形成奇妙的混合音。

302床的张阿姨，肺癌晚期，昨天情绪波动很大，拒绝治疗。护士长低声介绍情况，你们的系统能捕捉到她没说出口的需求吗

容辞点头，示意顾延打开设备。平板电脑上的摄像头开始工作，同时采集语音信号。张阿姨坐在病床上，背对着门口，声音沙哑：治不好了，别浪费钱……

系统屏幕上的情感曲线剧烈波动，绝望的概率飙升到89%，但在曲线底部，有一道微弱的峰值标记着不舍。她不是真的想放弃。容辞轻声说，调出患者家属的语音记录，昨天她女儿说要请假回来照顾她，她立刻说‘不用’。

是怕拖累家人。顾延调整参数，系统应该把‘亲情关联’作为潜在特征，权重设0.3试试。

调整后的模型，果然在绝望之外，识别出了62%的担忧。当容辞拿着分析结果找到张阿姨的女儿，建议她用需要妈妈指导婚礼细节为由劝说时，病房里传来了久违的笑声。

那天下午，他们在医生办公室整理数据，忽然看到窗外走过一个熟悉的身影。封庭深穿着黑色风衣，手里拿着束白菊，走进了对面的病房。

是他父亲。容辞的声音很轻，肺癌，和张阿姨同个病区。她低头继续敲击键盘，当年我们离婚前，他父亲就查出病了，一直没好转。

顾延没说话，默默给她的保温杯续满热水。他注意到，容辞在标注家庭支持对患者情绪的影响这组数据时，把权重调高了0.5。

傍晚的夕阳透过窗户，在病历本上投下长长的影子。封庭深推门进来时，看到的就是这样一幅画面：容辞坐在桌前，指尖在平板电脑上快速滑动，顾延站在旁边，指着屏幕上的曲线低声说着什么，两人之间的空气，像经过平滑处理的数据，温和而流畅。

容总监。封庭深的声音打破了平静，没想到在这里遇到你。

封总。容辞抬头，目光平静，来看伯父

嗯。他的视线落在屏幕上的情感识别系统，这就是你们的新项目

是的，用于辅助肿瘤患者心理干预。顾延适时开口，调出刚才的案例，效果还不错。

封庭深的目光在两人之间转了一圈，最终落在容辞身上：当年你说要做真正有温度的AI，现在做到了。

是团队的功劳。容辞合上平板电脑，我们还有数据要整理，先失陪了。

走出医生办公室时，顾延感觉容辞的脚步比平时快了些。走廊尽头的窗户映出晚霞，他忽然说：其实他说得对，这个系统确实有温度。

容辞停下脚步，转头看他。夕阳的金光落在她睫毛上，像镀了层金边：那是因为训练集里，有太多像张阿姨这样的真实故事。

第九章

最终的准确率

智能诊疗辅助系统正式上线那天，长墨公司举办了简单的发布会。当主持人请容辞上台分享研发历程时，她却把顾延也拉了上去。

这个项目能成功，离不开团队每个人的努力，尤其是顾延负责的情感识别模块。她笑着看向身边的人，他让冰冷的算法，学会了读懂人心。

顾延站在聚光灯下，看着台下容辞明亮的眼睛，忽然觉得三年前那个卡在68.3%准确率的模型，就像此刻的自己——曾经以为无法突破的瓶颈，其实只是没找到正确的训练方法。

发布会结束后，顾延在实验室整理最终的测试报告。准确率95.7%，超过了当初定下的目标。他正准备把报告发给容辞，办公室门被推开，她抱着一盒新到的服务器硬盘走进来。

还在忙她把硬盘放在桌上，刚才封总发来消息，说封氏想引进我们的系统，用于他们的私立医院。

答应了顾延抬头。

法务部在对接。容辞笑了笑，技术无国界，只要能帮到患者。她拿起那份测试报告，指尖划过情感识别准确率91.2%的字样，这个模块，是你送给系统最好的礼物。

其实是您教我的。顾延看着她，您说过，AI的终极目标不是追求冰冷的准确率，而是理解人的真实需求。

容辞的目光软下来，像被优化过的平滑曲线：顾延，下个月的国际AI大会，一起去

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好啊。他点头时，看到她桌角的宇航员模型旁边，又多了个小小的编程猫摆件，和自己桌上那个一模一样。

窗外的阳光透过落地窗，在实验室的地板上投下斑驳的光影，像极了故事开始时那个茶水间的午后。只是这一次，白衬衫上没有咖啡渍，代码里没有隐藏的注释，只有两个并肩作战的身影，在数据的星河下，调试着属于他们的下一个模型。

或许对于AI来说，95.7%的准确率已是极限，但对于人心而言，理解与默契的生长，永远有迭代升级的空间。就像此刻顾延看着容辞的眼神，清晰得无需算法识别——那是比任何代码都更精准的答案。