白辰温和地制止：“夏飞，别乱说。”
“我们在做一个项目。”叶昀平静地说，“关于人工智能辅助古棋谱复原。”
餐桌上安静了几秒。
“什么玩意儿？”蒋烁皱眉。
苏沐好奇：“人工智能和古棋谱？这能结合吗？”
顾璟看向久久：“听起来很有意思，能具体说说吗？”
于是久久解释了那个明代棋谱的修复难题，叶昀补充了算法辅助的思路。虽然大家不一定完全听懂技术细节，但都感受到了这个项目的价值。
“感觉很酷啊！”夏飞说，“就是那种……科技与传统的碰撞！”
“确实很有意义。”白辰点头，“如果需要什么帮助，随时说。”
顾璟看着叶昀和久久：“你们打算做到什么程度？”
叶昀推了推眼镜：“目前是实验性质。如果效果理想，可以考虑写成论文。”
“论文？”久久有些惊讶，她没想那么远。
“有价值的学术成果应该被记录和分享。”叶昀说得很自然，“而且，如果我们的方法可行，可以推广到其他古籍复原领域。”
这话让久久心里一动。是啊，如果这个方法对棋谱有效，那对破损的乐谱、画谱、甚至是文学作品，是否也有帮助？
晚饭后，久久主动找到叶昀：“关于论文……我从来没写过学术论文，不太会。”
“我可以负责方法论和数据分析部分。”叶昀说，“你负责古籍修复的专业背景和案例研究。署名可以并列第一作者。”
他说得直接而务实，没有客套，但恰恰是这种直接让久久感到踏实。
“好。”她说，“我们试试。”
窗外的冬夜寒冷，但公寓里温暖明亮。两个原本平行工作的人，因为一个偶然的问题，开始了交叉与融合。
而他们都不知道，这个偶然的开始，会结出怎样的果实。
合作正式开始后，叶昀和久久才发现，他们的工作方式几乎是两个极端。
叶昀是纯粹的逻辑思维。他需要清晰的流程、明确的数据、可验证的步骤。每天开始工作前，他会列出当天的任务清单，精确到小时。每个决策都要有依据，每个结论都要有数据支持。
久久则更偏向直觉和经验。古籍修复本身就有很多不可量化的因素——纸张的质感、墨色的层次、笔触的力度、甚至修复时的心境。她习惯于在整体把握中寻找细节，在模糊地带依赖专业直觉。
第一次重大分歧发生在算法训练阶段。
叶昀设计了一个基于深度学习的模型，需要大量的标注数据——也就是要把清晰的棋谱一步步输入，告诉AI“这是开局”“这是中盘”“这是收官”“这步棋体现了攻击性风格”等等。
“我们需要至少一千局完整棋谱的标注数据。”叶昀在周一的早晨宣布这个计划。
久久看着那个数字，有些犹豫：“这么多？一局棋谱标注下来要很长时间……”
“效率可以优化。”叶昀打开一个标注工具界面，“我改进了标注流程，平均一局棋谱的标注时间可以压缩到二十分钟。”
“但标注质量呢？”久久问，“围棋不只是落子位置，还有棋手的意图、局面的评估、风格的体现。这些……算法能理解吗？”
“算法不需要理解‘意图’。”叶昀解释道，“它只需要从数据中学习到模式。比如，当棋面呈现某种特征时，某类棋手有80%的概率会选择进攻性落子。至于为什么，那是人类需要解释的。”
这个回答让久久陷入了沉思。她想起自己修复古籍时的感受——不只是把破损的地方补上，更是要理解文本的内容、作者的意图、那个时代的语境。如果只关注形式而忽略内涵，复原出来的东西总会缺点什么。
“叶昀，”她小心地组织语言，“我明白算法的优势是处理大量数据，找出人类可能忽略的模式。但是……古棋谱不只是数据，它背后是活生生的人，是那个时代的围棋文化，是棋手的思想和情感。”
她调出那本明代棋谱的作者生平资料：“你看，这位棋手晚年间遭遇变故，从宫廷棋师流落民间。他早期的棋风华丽凌厉，后期的棋却多了沉稳和隐忍。如果我们只用数据训练，会不会忽略这种人生经历带来的变化？”
叶昀沉默了。他推了推眼镜，这是他在深入思考时的习惯动作。
“你说得对。”许久，他才开口，“我没有考虑到时间维度的影响。”
这让久久有些意外——她本以为要花更多时间说服叶昀。
“不过，”叶昀继续说，“这可以通过数据设计来解决。我们可以把棋谱按时期分类，把作者的生平事件作为时间节点，分别训练不同时期的风格模型。甚至可以把人生重大事件作为变量，分析其对棋风的影响程度。”
他的思维转换得很快，已经从问题跳到了解决方案。
“但这需要更细致的数据标注。”久久指出，“不止标注棋步，还要标注时期、背景、可能的心境影响……”
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