刚刚真是太冲动了。
只见她神色讪讪，却又拉不下脸来说出什么道歉的话，那简直比杀了她还难受。
此刻的她就想地上有条缝，能让她进去躲躲。
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大型社死现场。
她的头都快低得掉进盘子里了。
又是愤恨又是尴尬又是后怕。
她萧念什么时候在裴砚琛面前也能硬气一回呢？
蓝老太太看出席间不同寻常的气氛，忙出声缓解紧张氛围。
她颤着手将剥好的虾仁放进萧念碗里，温声道：“小念最爱吃这个，多吃点。”
萧念像抓住救命稻草般，反手握住蓝老太太依然细腻的手，声音带着鼻音：“还是外婆疼我，我最喜欢吃虾仁了！”
说着夹起虾仁塞进嘴里，故意夸张地眯起眼睛咀嚼：“嗯 —— 鲜掉眉毛啦！”
其实她作为萧氏千金，什么佳肴美味没吃过，之所以这样说，只不过是不想无休止地陷在刚刚那种难堪的氛围里。
裴砚琛端起青瓷茶盏轻抿一口，目光扫过许柏年不悦的面颊，忽然开口：“听说许总在研究 AI 医疗影像诊断系统？最近 MIT 团队提出的 Transformer - U - 改进模型，你觉得在肺部 CT 识别上有哪些优化空间？”
许柏年握着紫砂壶的手顿了顿，沉郁的眼睛瞬间亮起。
他将茶盏搁在红木几上，金属袖扣撞出清脆声响：“裴总也关注医学 AI？传统模型在肺结节微小血管识别上存在断层问题，我认为可以通过引入多模态数据融合，结合 PET - CT 代谢信息……”
“但会面临数据对齐的难题。” 裴砚琛转动着腕表，“用生成对抗网络（GAN）做跨模态转换，在预处理阶段加入注意力机制，或许能减少信息损耗。”
他忽然伸手，指尖点在桌布上的牡丹纹：“就像给模型装上‘智能放大镜’，聚焦病灶区域。”
蓝凛川搁下报纸，竹节胸针在灯光下晃动：“裴总似乎对算法架构很熟悉？”
许柏年却已经沉浸在讨论中，从椅子上倾身向前：“你提到的 GAN 思路很新颖！不过在实际应用中，生成器和判别器的对抗平衡很难把握，会不会出现模式崩溃？”
“这就需要引入动态权重调整。” 裴砚琛抽出钢笔，在餐巾纸上画出架构图，流畅的笔触勾勒出双向反馈回路，“设置自适应损失函数，让模型在训练过程中自动调节两者权重。上个月华视会议上，已经有团队用类似方法在语义分割领域突破 93% 准确率。”
萧念咬着虾仁的动作停住，悄悄戳了戳蓝羽。
蓝羽盯着裴砚琛手腕间并没有佩戴刘月朋友圈的情侣表，听着那些熟悉的专业术语从对方口中吐出，心中无波无澜。
裴砚琛的能力与才识她也不是第一天知晓。
而许柏年还在和对方深入探讨：“如果结合边缘计算，在设备端完成初步诊断……”
“但这会增加硬件部署成本。” 裴砚琛合上钢笔，“或许可以参考联邦学习，在数据不出本地的前提下实现协同训练。”
他忽然轻笑，桃花眼泛起涟漪：“许总果然名不虚传，这些思路值得裴氏研发部借鉴。”
许柏年正要开口，突然僵住。
他这才惊觉，无论自己抛出多前沿的技术难点，对方总能精准拆解，甚至提出更巧妙的解决方案。
那些藏在行业深水区的最新研究，裴砚琛竟如数家珍。
他扯了扯歪斜的领口，后背渗出冷汗 —— 眼前这个男人，根本不是只会玩弄感情的豪门子弟，而是蛰伏在商界的科技巨擘。
他正暗自心惊，裴砚琛的电话又响了起来。
蓝羽不用猜也知道，这通电话肯定是刘月打来的。
因为裴砚琛在看到来显的瞬间，眼神立刻变得柔和，接起电话的霎那，声音都软了下来：”嗯，在外面，等一会回去。“
刚刚才对裴砚琛刮目相看的许柏年片刻间又被打回原型，祛魅时间是如此的短暂。
他的脸色黑得像锅底，看都不再看对方一眼。
而裴砚琛根本不在乎场中任何一个人的感受，直接中途退席。
他微微欠身，声音沉稳恭敬：”老夫人，抱歉，我临时有事，要先离开了，愿您福泽绵长，岁岁安康。“
说完便欲转身离去。
这时，佣人捧着两个锦盒走了进来。
众人疑惑间，佣人已开口说道：“老夫人，有客人送来了寿礼，说是羽小姐的朋友送来的。”
所有人听了这话，都好奇不已，包括蓝羽自己。
她接过礼盒，看到上面有备注名字，一个上面写了个“夜”字，她瞬间明了是何人所送。
另一个锦盒上面写了Rocky's