翌日下午，中型报告厅内座无虚席。林溪的报告被安排在了一个黄金时段，与会者中不乏像威廉姆斯教授这样的领域泰斗，以及许多她曾在文献中仰慕过的学者。空气里弥漫着一种专注而期待的气息。
林溪站在讲台侧幕，能听到自己平稳有力的心跳。她穿着那件在南欧买下的米白色针织衫，搭配深色西裤，简洁大方，腕间的红绳被她悄悄往袖子里塞了塞。她深吸一口气，目光扫过台下，在靠后的位置，看到了那个沉静的身影。陆辰坐在那里，姿态放松，目光平静地落在空着的讲台上，仿佛只是来聆听一场普通的学术报告。
他的存在，像一道稳定的锚。
主持人介绍完毕，念出她的名字和报告题目。林溪迈步，走上讲台。灯光有些刺眼，她微微眯了一下，随即适应。调整麦克风，目光平静地扫过全场。
“good afternoon, distinguished guests, colleagues…”（下午好，尊敬的各位来宾，同事们……）
她的声音透过麦克风清晰地传遍整个报告厅，稳定，清晰，带着一种经过千锤百炼后的从容。她没有去看陆辰，而是将全部心神投入到阐述之中。
她从问题的缘起讲起，逻辑清晰地引出了现有模型的局限，然后自然而然地过渡到她提出的“弱化假设”模型。复杂的理论被她用精心设计的示意图和精炼的语言，层层剥茧，阐述得深入浅出。她展示了扎实的数据模拟结果，对比了新旧模型在不同场景下的表现，突出了新模型在特定条件下的优越性和适用边界。
整个过程中，她语速适中，重点突出，偶尔配合恰到好处的手势，引导着听众的思维。台下异常安静，只有笔尖划过纸页的沙沙声，和偶尔响起的、表示领悟的轻微叹息。
她能感觉到那些专注的目光，能感受到自己的思想正被这个顶尖的学术群体所接收、审视、消化。一种巨大的、近乎忘我的投入感笼罩了她。她不再是那个需要被肯定和鼓励的学生，而是作为一个独立的研究者，在分享自己的发现与思考。
提问环节开始。问题接踵而至，比她预想的更为深入和尖锐。有对模型理论基础的追问，有对数据敏感度的质疑，也有对实际应用场景的探讨。林溪沉着应对，引证数据，解释模型，坦诚局限，思路清晰，对答如流。
在一个关于模型参数选择鲁棒性的问题上，她与一位来自斯坦福的年轻教授进行了几个回合的深入讨论，气氛一度有些胶着。对方提出的一个反例确实很有挑战性。林溪微微蹙眉，大脑飞速运转，正准备从另一个角度切入回应时——
“我想补充一点。”一个低沉平静的声音从后排响起，是陆辰。
全场目光瞬间被吸引过去。
他没有起身，只是透过自己面前的麦克风，声音清晰地传遍会场：“林博士模型中参数k的选择，是基于贝叶斯优化后的全局敏感度分析结果，这在她的论文补充材料图s7中有详细展示。该分析表明，在所述应用边界内，k值的微小波动对结果影响不显着。斯坦福教授提到的那个反例，其数据分布恰好落在了她模型明确排除的、需要更强假设的边界之外。”
他言简意赅，没有评判争论双方，只是陈述了一个被忽略的关键事实，并精准地指出了对方反例的不适用性。他的话如同利剑，瞬间切中了要害，化解了现场的僵持气氛。
那位斯坦福的教授愣了一下，迅速翻看了一下手中的会议手册或平板，随即露出了恍然和略带歉意的表情，点了点头：“i see. thank you for the rification, professor lu.（明白了。谢谢您的澄清，陆教授。）”
林溪感激地看了陆辰一眼。他依旧面色平静，仿佛只是完成了一次客观的学术补充。
这个小插曲后，提问继续进行，气氛更加融洽。林溪的回答也愈发从容自信。
本章未完，点击下一页继续阅读。
