实验室的灯光比往常更加明亮，仿佛特意为这场选拔增添了肃穆感。
长条会议桌旁坐着项目组的五位核心导师，而最中间的位置上，齐厌一身黑色衬衫，整个人散发着生人勿近的气场。
他面前摊开着几份项目资料，却一眼未看，目光低垂，像是这场选拔与他毫无关系。
季云瑶推开门的瞬间，能感觉到数道目光齐刷刷落在自己身上。
她今天特意穿了件简约的深蓝色衬衫裙，长发利落地束成低马尾，既不失尊重，又不过分正式。
“各位老师好，我是季云瑶。”她声音清亮，不卑不亢。
简单的开场后，主审的赵教授推了推眼镜：“季同学，我们直接进入正题。
项目目前遇到的瓶颈是如何在多源异构数据流中实现实时去噪滤波，你有什么思路？”
这正是匿名邮件中详细提及的问题。季云瑶走到白板前，毫不犹豫地写下几行公式。
“传统的小波阈值去噪在处理非平稳数据时会出现伪吉布斯现象，我建议采用自适应加权正则化方法，在频域构建变分模型。”
她笔尖飞舞，推导过程行云流水，每一步都严谨精确。
原本面无表情的几位导师不自觉地坐直了身子，有人甚至拿出手机拍下白板上的公式。
“这里引入拉格朗日乘子，将约束优化转化为无约束问题。”
季云瑶边写边解释，声音平稳自信，“通过交替方向乘子法迭代求解，复杂度从O(n2)降至O(n log n)。”
会议室里只剩下马克笔划过白板的沙沙声。
当她写下最后一个符号转身时，注意到一直低着头的齐厌终于抬起了眼。
那双总是冷漠的眸子里，闪过一丝难以捕捉的波动。
“很扎实的解决方案。”赵教授难掩赞赏。
“但这只是解决了现有问题，项目更需要对未来方向有前瞻性思考。”
季云瑶微微一笑，这正是她等待的机会。
“实际上，我认为项目更大的潜力不在于数据清洗，而在于预测模型的根本性革新。”
她切换白板页面，开始绘制全新的架构图。
“目前项目使用的还是基于LSTM的预测模型，尽管加入了注意力机制，但对长期依赖关系的捕捉仍然不足。
我建议引入时间序列分解技术，将数据拆解为趋势、季节和残差三个部分，分别建模后再融合。”
季云瑶加快了语速，手下推导越来越快，原本空白的白板很快被密集的公式和图表填满。
“我设计了一种混合架构，前端用Transformer捕捉长期依赖，后端用轻量型CNN处理局部模式，通过门控机制动态加权融合。
这是我模拟的对比实验结果。”
她调出平板上的仿真数据，性能指标明显优于现有模型。
会议室里响起一阵低低的惊叹声。
“这个模型的计算复杂度...”李教授皱眉问道。
“仅为现有模型的1.3倍，但预测精度提升17.8%。”季云瑶迅速回答，“考虑到硬件成本，我还设计了简化版本，性能提升13.2%，复杂度几乎不变。”
一直沉默的齐厌突然开口，声音冷冽：“你的模型建立在平稳性假设上，但现实数据充满突变点。
比如金融市场黑天鹅事件，你的分解策略如何应对？”
这问题直指要害，几位导师都露出了担忧的神色。
季云瑶却眼睛微亮，像是等待已久。
“很好的问题。”她点头，“我引入了变点检测机制，当系统识别到分布漂移时，会自动启动在线学习模式，这里——”
她翻到白板新的一页，展示出一套完整的自适应算法。
“通过监测预测误差的统计特性，系统可以实时检测分布变化，并调整模型参数。
这个机制我已经在模拟环境中测试过，即使在2008年金融危机级别的突变下，模型也能在24小时内完成自适应。”
齐厌身体微微前倾，继续发问：“在线学习会导致模型震荡，如何保证稳定性？”
“通过集成历史模型的预测结果，采用软加权方式平衡新旧知识。”季云瑶迅速回应，手下已经画出加权函数的图像。
“计算开销？”
“主要来自模型复制，可以通过知识蒸馏技术压缩。”
“延迟敏感场景下的实时性？”
“设计多尺度预测机制，短期预测使用轻量模型。”
问答节奏越来越快，齐厌的问题尖锐而精准，季云瑶的回应则迅速且完备。
这已不像答辩，更像是两位高手在学术顶峰上的交锋。
会议室里的其他人已经完全沦为观众，目光在两人之间来回移动。
当齐厌抛出第七个问题时，季云瑶突然微微一笑。
“学长，真理面前，资历并非壁垒。或许，打破常规的，往往是newers。”
片刻寂静后，会议室里响起一阵压抑不住的轻笑。
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