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下午两点，陈锐准时敲响了设计系工作室的门。
凌鸢开门时，看到门外站着一个戴黑框眼镜、背双肩包的男生。他个子不高，但站得很直，手里拿着个笔记本。
“陈锐同学？”凌鸢问。
“对。”陈锐点头，“凌鸢学姐？沈清冰学姐？”
“进来吧。”凌鸢侧身让他进门。
工作室里，沈清冰已经准备好了投影仪。工作台上摆着三杯刚泡好的茶，热气袅袅。
“坐。”沈清冰示意窗边的椅子。
陈锐坐下，从背包里拿出笔记本电脑，动作麻利地接上投影线。整个过程不到一分钟，一看就是经常做演示的人。
“秦飒学姐说你们在做知识管理系统的算法设计。”陈锐开门见山，“具体需要什么方面的帮助？”
凌鸢和沈清冰对视一眼。凌鸢先开口：“我们在设计一个允许‘留白’的知识模板——就是用户可以标记那些‘应该存在但目前缺失’的知识节点。需要算法能自动推荐相关的资源，并识别不同留白节点之间的潜在联系。”
沈清冰补充：“而且这些联系可能是隐性的——不是基于关键词匹配，而是基于语义结构、上下文关系、或者更深层的逻辑关联。”
陈锐听着，手指在触摸板上滑动，调出一个复杂的网络可视化界面：“你们说的让我想到‘潜在语义分析’和‘知识图谱嵌入’的结合。我最近在做复杂网络中隐性关系的挖掘研究。”
投影屏幕上出现了一张密密麻麻的节点网络图，乍看像一团乱麻，但细看能发现一些隐约的聚类结构。
“比如这个，”陈锐放大其中一个区域，“看起来不相关的节点，实际上在更高维度的特征空间里是接近的。传统的关键词匹配发现不了这种联系，但通过神经网络学习节点的向量表示，就能捕捉到。”
凌鸢仔细看着屏幕。那些节点标注着学术术语，她大多看不懂，但基本思路明白了。
“具体怎么做？”沈清冰问。
陈锐切换到一个算法流程示意图：“首先，要把你们的知识节点转化成向量——可以基于文本内容，也可以基于节点间的关系结构。然后训练一个模型，学习如何把语义相近的节点映射到向量空间的相近位置。”
他讲得很快，但条理清晰。凌鸢边听边在笔记本上记重点。
“然后针对‘留白节点’，”陈锐继续，“因为它缺少具体内容，我们不能直接生成向量。但我们可以基于它的描述——‘这里应该有什么类型的知识’‘为什么应该有’‘可能缺失的原因’——来推测它可能在向量空间的哪个区域。”
沈清冰提问：“这种推测的准确度如何？”
“取决于描述的丰富程度。”陈锐调出一组实验结果，“在我们的测试中，如果描述足够详细，模型定位到正确区域的概率能达到70%以上。当然，这还需要更多优化。”
凌鸢思考着：“那‘协作邀请’功能呢？如何推荐可能对某个留白节点感兴趣的用户？”
“同样基于向量空间。”陈锐又切换界面，“每个用户在系统里的行为——创建了哪些节点，关注了哪些话题，参与了哪些协作——会形成一个‘兴趣向量’。把留白节点的推测位置和用户的兴趣向量做匹配，就能推荐合适的协作者。”
他说完，停下来喝了口茶。工作室里安静了几秒，只有投影仪风扇的轻微嗡鸣。
凌鸢消化着这些信息。技术细节她不全懂，但基本框架清楚了——把知识和人都映射到一个多维空间里，在那里计算相似度，发现潜在联系。
“听起来可行。”沈清冰先开口，“但实施起来需要大量数据和计算资源。”
“对。”陈锐点头，“初期可以用小规模数据测试核心算法。等系统有了一定用户基础，再迭代优化。”
他顿了顿：“其实，我感兴趣的不只是算法本身。你们这个‘留白’的概念很有意思——大多数知识管理系统都在追求‘完整’，你们却主动引入‘缺失’。”
凌鸢笑了：“因为我们发现，知识不是静态的、完整的东西。它总是在生长，总是在变化，总有些部分是模糊的、不确定的、有待探索的。把这些‘未知’也纳入系统，反而可能让系统更有活力。”
陈锐推了推眼镜，眼神认真：“这让我想起一个理论——健康的信息生态系统需要一定比例的‘噪声’。完全纯净、完全确定的信息环境反而脆弱，因为一旦出现异常，系统没有应对的经验。”
沈清冰点头：“类似生态系统的冗余理论。”
“对。”陈锐说，“所以你们的‘留白节点’，可以看作系统故意引入的‘结构化噪声’——不是真正的混乱，而是有明确边界、有探索方向的‘已知的未知’。”
这个概括很精准。凌鸢在笔记本上记下：“结构化噪声——已知的未知。”
窗外的阳光斜斜照进来，在投影屏幕上投下一道明亮的光带。陈锐调整了下投影仪角度，继续讲解。
接下来一个小时，他们深入讨论了技术细节——数据格式、算法选择、开发周期、可能的难点。陈锐思路清晰，回答问题直切要点。凌鸢和沈清冰的问题也越来越具体。
四点钟，讨论告一段落。陈锐保存好演示文件，开始收拾东西。
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