的蛋糕，又抬眼看了看她。她今天换了件宽松的针织衫，头发柔软地披在肩上，比起白日的利落，添了几分温柔。
“谢谢。”他接过咖啡。
沈疏桐拉开他旁边的椅子坐下，拿出自己的电脑和那杯咖啡。“不客气。其实……是我自己的模型又遇到个坎，想着傅同学周五晚上或许有空，再来指点一下迷津？”
她眨着眼，语气半是玩笑半是认真，巧妙地给了彼此一个台阶。
傅景川插上吸管，喝了一口冰咖啡。“哪里有问题？”他侧过身，看向她的屏幕。
沈疏桐立刻打开一个复杂的金融预测模型，指向其中一段迭代算法。“这里的收敛条件我总是设置不好，迭代要么太快失去精度，要么太慢无法在规定时间内跑出结果。我试了几个常规的优化方法，效果都不理想。”
傅景川仔细看着代码，眉头微蹙。这确实是个棘手的问题，涉及到底层算法的效率优化。
“你用的梯度下降法本身没问题，但步长调整策略太保守了。”他沉吟片刻，手指在键盘上敲了几下，调出一篇晦涩的论文，“看看这个，去年NeurIPS会议上的一篇论文，他们提出了一种自适应步长算法，或许能给你启发。不过……”
他顿了顿，似乎在组织语言如何解释那个复杂的概念。
“不过那篇论文的核心思想是基于损失函数的二阶导数信息动态调整，对吧？”沈疏桐立刻接话，眼睛发亮，“我读过那篇！但我觉得他们的方法在非凸优化问题上可能会陷入局部最优解，我正在想能不能结合蒙特卡洛随机采样的思想来跳出……”
她滔滔不绝地说下去，甚至顺手拿过傅景川的笔记本，在上面快速写下几个数学公式和她的思路。
傅景川有些惊讶地看着她。他没想到她不仅读过了那篇相当前沿的论文，还有如此深刻甚至带点批判性的见解。她写的思路虽然大胆，却并非异想天开，甚至隐隐指向了一个他最近也在思考的方向。
一时间，他被她的想法吸引，也参与进去：“引入随机采样确实能增加跳出局部最优的概率，但计算开销会急剧增大，除非……”
“除非能找到一个高效的抽样策略！”沈疏桐兴奋地接过话头，“我正尝试用一种基于重要性采样的改进方案，你看……”
两人头几乎凑到了一起，对着屏幕和笔记本上的公式激烈讨论起来。咖啡放在一边渐渐变温，蛋糕也忘了吃。
最终，他们合力找到了一个颇具潜力的优化方向。沈疏桐长舒一口气：“太棒了！就是这个思路！傅景川，你太厉害了！”
傅景川看着她发光的眼睛，心里某处被轻轻触动。他很少遇到能这样跟上他思维，甚至能激发他新想法的人。
“你也很厉害。”他真诚夸赞道，“那个重要性采样的构想，很巧妙。”
实验室里忽然安静下来。两人距离很近，四目相对，空气中弥漫着一种独特的暧昧张力。
沈疏桐看着他近在咫尺的脸，心跳莫名加速。她忽然注意到他嘴角沾了一点点刚才吃蛋糕时不小心蹭上的芝士奶盖。
鬼使神差地，她轻笑一声，伸出手指，非常自然地在他唇角轻轻擦了一下。
“沾到东西了，傅同学。”她收回手，指尖仿佛还残留着他皮肤微热的触感。
傅景川整个人瞬间僵住。
他猛地转回头，盯着屏幕，手指无意识地在键盘上敲了一下，试图掩饰那突如其来的慌乱。
“…….谢谢。”
沈疏桐看着他微红的耳朵和故作镇定的侧脸，轻笑出声。
她端起已经变温的咖啡，喝了一口：“不客气。看来以后不仅要多讨论问题，还得负责提醒你注意形象啊，傅同学。”
傅景川没有回头，只是低低地又“嗯”了一声。
实验室里再次安静下来，但某种默契而悸动的氛围，已然悄然滋生，将他们环绕。