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比如阿赫塔尔女士、霍夫曼院士等人。
在其他人看来，能找到找到卢比斯的破绽，或许是碰运气。
但在座的几位院士心里都清楚一件事。
在随机性的表象之下，实力的积累早已暗中规定了运气的最大概率。
做研究做到了他们这个地步，已经能看出来哪些是偶然、哪些是必然。
能在这种场合下精准地捕捉到那个层次的问题，需要的其实不是什么运气。
而是对实验设计和操作规范足够深入的理解。
如果一个人能做到这一点，那他在其他方面也有可能在无意间建立起类似的结构和判断基础。
所以，阿赫塔尔这时也已经和其他几位院士一样。
已经有些期待，林晓接下来的发言了。
而林晓看着人群中卢比斯复杂的眼神。
其实他也没想到，今天的组会能演变成这样。
他原本过来就不是为了挑错。
只是为了凑个热闹，顺便跟着喝口汤。
压根没想到卢比斯的研究组能在关键性的节点上犯错误。
这也没办法。
在自然科学的学术研究中，标准是明确的。
对就是对，错就是错。
对错，由实验、数据和可重复性说了算。
实验设计是否有漏洞，数据是否支撑结论，逻辑链是否完整.....
这些都是可以逐项检验的。
数据能重现，结论就成立。
不能重现，就需要修正或撤回。
不存在文史科中那种有待商榷的空间，也不存在可以辩证的余地。
一篇论文能站住脚，靠的是实验记录和可重复的结果。
如果有环节经不起推敲，那整条逻辑链就会被动摇。
这是自然科学的运行方式。
也正因为如此。
那些能够在组会上精准指出漏洞的人，才会被重视，而不是被回避。
在众人瞩目中，林晓开始了自己的汇报。
“我最初注意到它，是因为一段异常的波形。”
“我曾在MIT的CSAIL实验室里见过，但没想到这次它竟然又在这里出现了。”
说着，他走到屏幕边，手指沿着图中一条线划了一下。
“起初我以为是噪声，但当我按照采样时间把各批次的记录重新排列后。”
“发现它们的出现是有规律的。这些分散的节点就开始沿着时间轴对齐了。”
“它们呈现出了固定的间隔，像是有一个未被识别的因素在周期性地影响数据。”
林晓翻到下一张图，叠加了多组数据的波形，并把它们共同出现的位置用虚线圈了出来。
“这不是单次偶然现象，它在不同的数据子集中反复出现。”
“所以我有理由认为它指向一个模式。”
“一个之前从来没有被记录下来的规律。”
会议室里，所有人直接被这句话镇住了。
如果这个规律确实成立，它的价值将无可估量。
不仅仅局限于当前的课题，还可能为类似条件下的其他实验提供一种通用的参考坐标。
但是话又说回来了。
从一段异常波形就能找到一个全新的规律。
这好像有些天方夜谭。
在他们的认知里，因为这是学术大佬的特权。
而且不只是普通意义上的大佬，是那种带有传奇色彩的巨佬存在。
可一段异常波形，真的能指向一个全新的规律吗？
如果一个研究生真的做到了。
毫无疑问可以肯定的是。
今天在场的所有人都将在此......
见证历史！