“我这里有一些关于贝叶斯网络和强化学习结合的初步想法，或许可以借鉴…”
两人迅速进入技术讨论模式，术语频出。
赵铁柱在旁边听得云里雾里，一会儿看看这个，一会儿看看那个，虽然听不懂，但脸上满是“不明觉厉”的崇拜表情：
“虽然不懂，但感觉好厉害！峰哥牛逼！陈默牛逼！我就知道抱大腿准没错！”
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下午，信息工程系教学楼，一间小型研讨室。
林峰、陈默、赵铁柱（主要负责端茶倒水和喊666）和另外两个被赵铁柱拉来的、同系不同班但技术还不错的同学张伟、王海，组成了临时小队，正在激烈讨论（主要是林峰和陈默说，其他人听）。
“我认为核心难点在于实时性，”张伟皱着眉头。
“战场数据流巨大，传统融合算法计算开销太大，难以满足毫秒级响应。”
“没错，”王海补充道。
“而且威胁评估的权重如何动态调整？规则引擎太死板，纯机器学习又缺乏可解释性，军方可能不买账。”
陈默沉吟着：“林峰提出的‘自适应决策路径生成’概念很好，但实现框架…神经网络？决策树？还是混合架构？需要大量实验验证。”
所有人的目光都聚焦在林峰身上。
他坐在那里，手指无意识地在桌面上轻轻敲击着，节奏稳定，如同他码字时的键盘声。
他似乎在快速消化所有人的意见，又像是在调动识海深处那庞大的知识星河。
片刻，他开口，声音不高，却清晰有力：
“用混合架构。前端轻量化规则引擎过滤低价值数据流；核心层采用图神经网络（gnn）建模实体关系，动态更新威胁图谱；
决策层引入模仿学习和稀疏奖励的强化学习（rl）结合，从历史战例和专家策略中学习并生成优化路径。可解释性通过决策路径回溯和关键节点高亮实现。”
一席话说完，研讨室里安静了几秒。
张伟和王海瞪大了眼睛，陈默则是眼中精光闪烁，快速在笔记本上记录着，嘴里喃喃自语：
“gnn建模关系…模仿学习+稀疏rl…可解释性回溯…妙！这个框架思路清晰，有突破性！”
“卧槽…”赵铁柱虽然还是听不懂细节，但看张伟王海那震惊的表情和陈默的兴奋劲儿，就知道林峰又放大招了，他激动地一拍桌子。
“听见没！听见没！我峰哥！牛不牛？我就问你们牛不牛！这方案拿出去，还不亮瞎评委的眼！”
林峰对赵铁柱的夸张反应习以为常，补充道：
“难点在gnn模型的轻量化和实时训练。需要优化算法，利用硬件加速。”
“这个我来负责攻坚！”陈默立刻接上，语气充满干劲。
“我对模型压缩和cuda加速有点研究！”
“前端规则引擎和接口封装交给我！”张伟主动请缨。
“我负责数据模拟和测试环境搭建！”王海也不甘落后。
“那我…我负责给大家加油！还有买夜宵！”赵铁柱挺起胸膛，一脸光荣使命。
小队的气氛瞬间被点燃，目标明确，分工清晰。
