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转眼又到深秋，庆大计算机系教学楼前的银杏大道己铺满金黄，贝微微抱着刚从图书馆借来的《医学影像深度学习》，脚步轻快地走向B栋实验室。
作为大一新生，她凭借高考高分和全额奖学金的光环，刚入学就申请到了进入高年级实验室学习的资格，此刻正要去调试新优化的肺炎影像识别模型。
实验室在三楼，刚走到楼梯口，就听到一阵低沉的讨论声从走廊尽头传来。
贝微微没有在意，首到她拿出门禁卡准备刷门时，才注意到实验室门口站着几个人——为首的男生穿着简单的白色衬衫和黑色外套，身形挺拔，指尖夹着一份图纸，正低头和身旁的人说着什么。
他侧脸线条利落，垂眸时睫毛在眼下投出浅影，周身透着一种与周围环境格格不入的沉稳气场，连说话的语速都带着恰到好处的克制。
贝微微的目光只停留了一秒，便收回注意力刷开实验室门。
她并不知道，这个男生就是肖奈——计算机系大西的传奇学长，不仅专业成绩年年第一，还创建公司带领团队开发游戏，是全系乃至全校公认的“大神”
。
“老三，这是最后一版服务器架构图，你再看看有没有问题。”
郝眉递过图纸，语气里满是敬佩。
肖奈接过图纸，指尖在关键数据处轻点：“这里的负载均衡算法还需要优化，用户峰值时可能会出现延迟，今晚之前把修改方案发给我。”
他说话时没有多余的表情，却自带一种让人信服的力量。
就在这时，实验室的门“咔嗒”
一声再次打开，贝微微抱着一台笔记本电脑走了出来——她刚发现服务器接口有问题，需要去器材室借转接器。
两人的目光在空气中短暂交汇，肖奈的眼神平静无波，只是淡淡扫过她怀里电脑屏幕上的医学影像图，便收回视线；贝微微也只是微微颔首，算是打过招呼，转身快步走向器材室，全程没有一句话交流。
“老三，那是今年的新生吧？听说叫贝微微，高考分数超高，还拿了全额奖学金，刚入学就来咱们实验室蹭资源了。”
于半珊好奇地问。
肖奈收回目光，重新看向图纸：“她的医疗影像模型在系里的新生项目展上拿了第一，有资格用这里的设备。”
语气里没有褒贬，只是客观陈述事实。
这是贝微微和肖奈的第一次相遇，短暂到像一阵风拂过，没有在彼此的生活里留下任何痕迹。
真正让两人产生专业交集的，是两周后的一场跨年级学术讲座。
讲座由计算机系联合医学院举办，主题是“AI在医疗领域的应用前景”
，主讲人是国内知名的AI医疗专家。
贝微微提前半小时到场，选了靠前的位置，手里还拿着一本标注得密密麻麻的《临床诊断学基础》；而肖奈则是作为高年级优秀学生代表，坐在第一排的嘉宾席上，身边陪着系里的几位教授。
讲座进行到互动环节时，有位医学院的教授提出了一个难题：“目前AI医疗模型在处理多模态数据时，经常出现特征融合不充分的问题，比如同时输入CT影像和病理报告时，模型准确率会下降15%左右，各位有什么解决思路？”
现场陷入短暂的沉默，不少学生低头小声讨论。
贝微微放下笔，举起了手——这个问题正是她最近优化模型时遇到的瓶颈，经过多次调试，她己经摸索出了一套可行的方案。
“我认为可以采用‘分层注意力机制’。”
贝微微站起身，声音清晰冷静，“先对CT影像和病理报告分别进行特征提取，再通过注意力权重分配，让模型自动聚焦关键信息——比如影像中的病变区域和报告中的阳性指标，最后引入跨模态融合模块，将两种特征进行动态关联，而不是简单拼接。
我之前做过测试，这种方法能将准确率下降幅度控制在5%以内。”
教授眼中闪过赞许，刚想点评，却听到嘉宾席上传来一个沉稳的声音：“这个思路可行，但还可以进一步优化。”
说话的正是肖奈。
他身体微微前倾，目光落在贝微微身上，语气平和却带着专业的严谨：“分层注意力机制需要大量标注数据支撑，而医疗数据的标注成本极高。
可以在特征提取阶段加入‘自监督预训练’，用未标注数据先让模型学习基础特征，再用少量标注数据微调注意力权重，既能降低数据依赖，还能提升模型的泛化能力。”
这番话瞬间点醒了贝微微——她之前确实因为标注数据不足，导致模型在小样本场景下表现不稳定，肖奈提出的“自监督预训练”
，正好解决了这个核心痛点。
她下意识地在笔记本上写下“自监督预训练+分层注意力”
，笔尖停顿片刻，又补充了一个问号，想课后再深入验证这个思路的可行性。
教授笑着拍手：“两位说得都非常好！
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