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这一刻，安东尼怔怔看着林晓，心底满是荒谬感。
林晓说的每个字他都认识，可组合在一起，他就有些听不懂了。
安东尼完全摸不透林晓的底气从何而来。
他自认深耕单细胞转录组整合算法多年，整套代码逻辑、架构细节早已烂熟于心。
怎么也不信一个刚来报到的本科交换生，敢口出狂言说自己可以用更短的时间完成这个课题。
安东尼压下心底的错愕，抬手调出自己桌面上写了一半的核心算法代码，界面上密密麻麻全是规整的逻辑架构，是他沿用多年的主流对比学习整合框架。
他挑眉看向林晓，语气带着几分博士固有的骄傲与试探：“你看得懂这套框架？”
林晓俯身扫过屏幕，目光掠过层层代码逻辑，诸多算法信息在他脑海碰撞。
接着，他随口从容解释：“你目前用的是传统批次矫正的对比学习整合方案，依靠批次对抗训练消除测序平台差异。”
“但缺陷很明显，模型收敛慢、冗余特征多，算力消耗极大。”
“可以对跨批次特征做动态时序加权衰减，能够直接规避无效特征迭代，整体算法效率至少能提升20%以上，同时保留完整的生物学有效特征。”
一个非科班的本科生，能看懂他代码的底层缺陷就已经有些离谱了。
可当他听到林晓直言自己的代码可以直接改良优化时，瞬间语塞，整个人都懵了。
他是谁？
MIT计算机与人工智能实验室的博士。
这套单细胞整合算法是他打磨数年的得意之作，也是目前国际领域通用的主流方案，稳定性、落地性经过无数论文验证。
若是这套成熟通用的算法能被轻易改良，优化出显著性能提升，本身就是一份足以独立发顶会论文的全新成果。
安东尼愣了两秒，忍不住失笑摇头，语气带着几分不信与自持的骄傲：“你确定？那你当场试试看。”
作为组里的带头大哥，他有自己的科研底气与底线。
年轻人有想法、敢畅想是好事，但科研从来不是纸上谈兵。
他太熟悉这套算法的优缺点了，改良不是不可能，但都是行业内的大佬级别人物。
而且应用新算法的成本和效率还不如继续使用这套算法。
他完全不信一个本科生能做到。
林晓也不客套，径直坐到电脑前，指尖落在键盘上，即刻开始代码优化与算法迭代。
身后的安东尼彻底放下了手头的工作，凝神注视着屏幕，全程紧盯林晓的每一步操作。
起初看着林晓规整的代码缩进、熟练的参数调用，安东尼暗自点头认可。
基础的数据归一化、特征筛选、批次锚点匹配操作做得极其标准，基本功扎实得完全不像一名本科生，甚至比很多低年级硕士都要稳妥。
“基础功底确实不错，跨专业能练到这个程度，属实难得。”安东尼心底暗自赞许，已然放下了最初的轻视。
可就在他以为林晓只是微调参数、优化基础流程时，屏幕上的操作骤然一变。