“工作量会增加30%。”叶昀立刻计算出数值，“但产出质量会提升，值得。”
他看着久久：“不过我需要你的专业判断——哪些生平事件可能影响棋风？影响程度怎么分级？这些我无法从数据中推导，需要你的经验。”
这是第一次，叶昀明确表示需要久久的“经验”而非“数据”。对久久来说，这是一个重要的认可。
“好。”她点头，“我们一起设计这个标注体系。”
接下来的两周，两人进入了高强度的工作状态。白天，久久整理古籍资料，标注棋谱；晚上，叶昀训练模型，分析结果。公寓的长桌成了他们的临时实验室，电脑、资料、笔记铺得满满当当。
团队成员们好奇地围观过几次，但很快发现完全插不上话。
“他们说的每个字我都懂，”夏飞曾困惑地说，“但连起来就不知道是什么了。”
“专业领域是这样的。”白辰温和地笑，“不过看他们合作得这么投入，挺好的。”
顾璟偶尔会送来夜宵，静静看一会儿他们的工作，然后默默离开。蒋烁有次路过，看着满桌的资料，难得地评价了一句：“挺认真。”
最有趣的是标注过程中的讨论。
“这一步棋，”久久指着一处落子，“按照常规下法应该走这里，但棋手选择了完全不同的位置。我查了资料，这局棋的前一天，棋手的母亲病重。你觉得这应该标注为‘情绪影响下的非理性决策’，还是‘特殊情境下的风格突破’？”
叶昀看着棋面，又看了看久久整理的背景资料，沉思：“从胜率分析来看，这步棋降低了本局的获胜概率。但从长期棋谱数据看，这位棋手在压力情境下确实会尝试非常规走法，有时会失败，有时会创造经典名局。”
他调出相关数据：“所以可能不是简单的‘非理性’，而是‘高风险高回报的倾向性选择’。我们设计一个‘风险偏好系数’的标注维度如何？”
“好主意。”久久眼睛一亮，“那系数怎么分级？”
“用实际胜率变化作为参考基准……”叶昀开始计算。
这样的讨论每天都有。数据与经验的碰撞，逻辑与直觉的交融。有时会争论，但总是能回到问题本身，找到平衡点。
一个月后，标注工作完成了三分之二。叶昀用初步训练的模型测试了几个残局，准确率达到了65%。
“对于第一次尝试来说，这个结果不错。”叶昀客观评价，“但还有很大提升空间。”
久久却有些激动：“已经比我人工推演快多了！而且有几个推演结果，和我直觉猜测的一致，但之前不敢确定。”
她看着屏幕上算法复原的棋局，那些原本模糊破损的位置，现在被标记出了最可能的落子点，每个点还有概率数值。
“好像……真的能看到古人在下棋。”她轻声说。
叶昀看向她，镜片后的眼睛里有一丝不易察觉的柔和：“这是因为你提供了高质量的数据和标注。算法只是工具，真正让工具产生价值的，是人的专业和用心。”
这是叶昀式的赞美——理性，客观，但真诚。
十二月底，标注工作全部完成。模型进入了最后训练阶段。
新年夜，团队有小型聚会，但叶昀和久久都提前离场了——模型训练到了关键时期，需要监控数据。
公寓里很安静，窗外偶尔传来远处的烟花声。两台电脑屏幕亮着，代码在滚动，进度条在缓慢前进。
“按照这个进度，凌晨三点左右能完成训练。”叶昀看了眼时间。
“我陪你等。”久久说，煮了两杯热茶。
两人坐在客厅，偶尔看看屏幕，偶尔聊几句天。工作之外的交流，反而更放松。
“你为什么会选择人工智能作为研究方向？”久久好奇地问。
叶昀想了想：“因为清晰。输入、处理、输出，都有逻辑可循。不像人际关系，变量太多，难以预测。”
“但你现在也在做团队的数据分析，”久久说，“那不就是分析人际关系吗？”
“那是工作。”叶昀推了推眼镜，“而且我分析的是行为数据，不是情感本身。情感……太复杂。”
这话让久久想起刚认识时的叶昀——几乎只和数据打交道，避免一切情感交流。现在虽然还是理性主导，但至少愿意待在团队里，愿意和大家相处。
“其实，”她轻声说，“情感也有模式。比如关心一个人的时候，会记住他的喜好；在意一个团队的时候，会默默做很多事；感激的时候，即使不说，也会用行动表达。”
叶昀看着她，没有说话。但久久觉得，他听懂了。
凌晨两点四十五分，进度条走到100%。训练完成。
叶昀立刻开始测试。他输入了那个困扰久久许久的明代残局——破损最严重的那一页，只有不到一半的棋步能看清。
算法开始运行。屏幕上，无数可能的分支在展开、评估、收敛。五分钟后，推演完成。
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