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天虽然更少，却也经常在他准备睡觉时出现一个让他忍不住继续想的问题。高考复习的时间没有突然减少很多，真正减少的是那些看起来很零碎的空档：晚自习结束后二十分钟，午休没睡的半小时，回家以后原本可以发呆的一小段时间。
他第一次认真考虑，要不要把项目再压缩一点。
这个决定并不让人舒服。因为和高考不同，机器学习项目没有明确分数，也没有一张倒计时告诉他“错过以后就没机会”。恰恰因此，更容易被现实中有明确截止日期的事情一点点挤掉。
晚上他给叶老师发消息，说接下来两个月只能固定保留每周两个晚上，不再额外加时。原本以为对方会觉得投入不够，叶老师却很快回：“可以。把能持续的边界先定出来。”
原既白看着那句话，忽然想起陈叔的六桌。
这一次他也没有把它变成什么人生道理，只在自己的时间表上把周三和周六晚框起来，其余时间全部留给高考。项目如果在周三晚上没解决，除非系统完全不能运行，否则不挪到周四继续。
第二天他第一次真正执行这个规则时，就碰上了一个没解决完的问题。
测试队列里出现一批跨版本任务，按照新设计可以追溯，却还没有决定报告层如何统计。宋弈说再做半小时就能搞定，原既白看了一眼时间，已经十点二十。
“周六再弄。”
宋弈愣了一下：“你能忍？”
“不能。”
“那你还走？”
“明天英语早测。”
宋弈盯着他几秒，笑得非常欠揍：“爱情和高考终于联手把你改造成人了。”
原既白关电脑：“跟爱情没关系。”
“那江遥呢？”
“在训练。”
“更惨，女朋友都没空管你。”
原既白把机房灯关了。
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训练营第一次正式的核心组内部排序安排在周末。
这一次十五个人不再只看一个分数，而是三部分：传统理论一百六十分，实验基础一百分，开放建模由三名老师分别评价，最后再综合考虑。顾老师提前说得很明确，开放建模不会因为想法“新”就自动高分，一个新表示如果不能验证，甚至不如老老实实用旧方法。
江遥反而因为这句话轻松了一点。
她越来越清楚，自己真正需要防的不是“不够聪明”，而是太容易喜欢一个刚长出来的结构。前几天异步课堂已经给了她新的提醒：很多漂亮结论成立，是因为我们偷偷假设所有人共享同一个时间；一旦条件拿掉，问题会完全变形。她现在做题时开始有一个近乎机械的小动作——每当自己突然觉得“原来如此”，先在草稿旁边写一句：**我偷偷用了什么条件？**
传统理论考试里，这个动作让她少犯了一个很险的错误。第三题给出的系统在前半段可以近似看成稳定状态，她几乎顺手把这个假设带进后半段，写到第二行时停下来检查，才发现题目已经改变外部条件，原来的近似不再有效。她退回去重算，浪费了不到五分钟，比真正做错以后再返工划算得多。
实验部分没有惊喜。
她做得稳定，也只做得稳定。
第二项有一个读数比预期偏高，她检查连接、重复测量，再把异常保留进误差分析；成绩出来以后仍然大致处于核心组中游。江遥看到分项时几乎没有情绪波动，反而觉得这正说明过去一年那段最辛苦的补短板已经完成。实验不再决定她能不能继续走，却会一直站在旁边提醒她，理论世界之外还有一张不会配合想象的桌子、一根会漂的探头和一组难看的数据。
真正拉开差距的是开放建模。
题目只有一个日常情景：一栋宿舍楼每天晚上用热水的人很多，热水供应能力有限。过去的方法是按历史平均需求设定加热时间和储水量，可实际每天人数、洗澡时间和天气都会变化。现在要求他们设计一种“比固定时间表更聪明”的控制办法，同时说明它什么时候会失败。
江遥看到题目的第一反应不是上模型，而是先问：系统真正想要什么？
如果只追求“绝不缺热水”，最简单的办法就是全天保持大量热水，可能源浪费会非常严重；如果只追求省电，最简单的办法是少加热，用户晚上就会洗冷水。于是这个系统从一开始就不是只有一个目标，而是在舒适、能耗和风险之间做选择。
她先写了一个最笨的方案：按照过去一周同一天的用水情况预测今晚需求。这个方法人人都能懂，也肯定会有用。接着再加天气、宿舍入住人数、节假日等信息，预测会更准一些。做到这里，她完全可以继续往复杂模型上走，但异步课留下的问题突然冒出来：这些信息到达的时间并不一致。人数统计可能早上就有，天气预报会不断更新，真实用水数据则是一分钟一分钟进来。如果控制系统必须等所有信息