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几人眼神飞快交汇，满脸无奈，最终还是由安东尼出面解释。
他索性破罐子破摔，如实道出实情：“老板，我们不是在教他，是我们所有人，都在跟着他学。”
闻言，邦妮教授感觉自己的大脑CPU都快转不过来了，满脸茫然。
“跟着他学？”
“什么意思？”
“就是字面意思。”安东尼深吸一口气，坦然交底：“林晓借用时序差分权重迭代机制，跨界改良了我们沿用已久的单细胞转录组整合算法。”
“初步实测数据显示，算法整体运行效率提升了10%以上。我们现在正在钻研这套全新的改良逻辑。”
“只不过跨界应用的理论细节太过复杂，我们暂时还没能完全吃透。”
这一刻。
见惯学界风浪、心性沉稳的邦妮·伯杰，彻底愣住了。
改良算法？
还直接提升10%的效率？
邦妮教授本能地对此保持怀疑态度。
这简直是和她开国际玩笑。
要知道，计算生物学中充斥着大量的非确定性多项式时间难问题。
这意味着，当数据规模变大时，寻找最优解所需的计算量会呈指数级增长，在现实中几乎不可能完成。
因此，研究者往往只能退而求其次，设计近似算法来寻找一个足够好的近似解，而不是最优解。
正因为问题本身已经很难，想在此基础上进行优化就更是难上加难。
也正因底层难题的局限性，这套领域的算法迭代极其艰难，哪怕是1%的精度、效率提升，都是都算的上很大的突破了。
更别说实打实的10%效率跃升了。
更何况，时序差分权重迭代机制是图灵奖得主理查德·萨顿数月前才发布的前沿成果，深耕强化学习领域，和单细胞转录组整合本身是完全两条赛道。
实话说，这个领域虽然她也有所涉猎，但将其应用到单细胞转录组整合领域，是她也未曾思考过的事情。
倒不是说没有可能，但确实很少有人往这个方向去想。
虽然还有疑虑，但看着他们这么认真的表情。
邦妮教授也不多说什么，直接亲自验证一遍结果就是了。
自然科学就是有这么一个好处。
假的真不了，真的假不了。
“让我试一下。”
她迈步走到工作站前。
林晓也没想到事情会突然演变成这样。林晓毫不心虚地侧身让出位置。
邦妮落座后，目光细细扫过林晓改写的每一行代码，越看越心惊，眼底的亮色不断叠加。
林晓极其巧妙地剥离了时序差分迭代的纯强化学习逻辑。
摒弃了动态奖励回传的冗余模块，只保留核心的时序误差权重更新机制。
这完美适配单细胞多批次数据的降噪与特征对齐需求。
这种跨领域的模块裁剪、场景适配，精妙程度远超想象。
直接将原本难以落地的前沿理论，转化成了适配生物组学数据的实用算法。
可行性在理论上就达到八成以上。
但理论是理论，还需要亲手动手验证才行。
于是，她指尖熟练敲击键盘，启动代码运行。