晚上，307宿舍。
陈默和张伟、王海还在线上讨论技术细节。
赵铁柱则瘫在自己床上刷手机，忽然怪叫一声：
“卧槽！峰哥！快看奇点中文网！《尘世问道录》又炸了！最新章节里那个陆尘，用计谋坑了执法长老，把丹药阁的肥差搞到手了！评论区都在刷‘陆老魔算无遗策’、‘这波在大气层’！看得我热血沸腾！”
林峰正坐在书桌前，屏幕上开着一个加密的代码编辑器，似乎在调试某个算法模块。
听到赵铁柱的话，他手指微微一顿，随即恢复如常，淡淡“嗯”了一声。
“峰哥，你也看仙侠小说啊？”赵铁柱好奇地探过头。
“平时没见你看啊？这书写得是真带劲！主角跟你有点像，都贼冷静，算计得死死的，就是没你这么帅，哈哈！”
林峰头也没回：“偶尔看看。”语气听不出情绪。
“啧啧，这作者‘星尘遗民’真是个神人！更新又快，剧情又爽，脑子咋长的？”
赵铁柱自顾自地感慨，“诶，峰哥，你说要是咱们设计的那个智能系统，能有陆尘一半会算计，是不是就无敌了？”
林峰敲击键盘的手指在空中悬停了一瞬。
现实中的战场智能决策，和小说里主角的权谋算计…在赵铁柱无心的调侃中，竟产生了一丝微妙的呼应。
他识海中，《主世界文娱大全》星河里关于《尘世问道录》的庞大信息流，似乎与他正在编写的算法代码，隐隐有了更深的纠缠。
“计算核心不同。一个基于数据和逻辑，一个基于…虚构规则。”
林峰给出了一个看似合理，实则意味深长的回答。
“也是哈！”赵铁柱没多想，又沉浸到小说剧情里去了。
这时，陈默结束了线上讨论，摘下耳机，揉了揉眉心，看向林峰：
“林峰，你下午提出的那个强化学习稀疏奖励函数的设计，我越想越觉得精妙，能再给我详细讲讲吗？特别是关于如何平衡探索和利用，避免陷入局部最优…”
林峰转过身，开始用清晰简洁的语言向陈默解释。
赵铁柱见状，也凑过来旁听，虽然依旧听不懂，但努力做出一副“我在学习”的认真模样。
宿舍里，技术讨论的热烈气氛、赵铁柱咋咋呼呼的评论、林峰冷静的讲解交织在一起，充满了活力。
然而，没人注意到，当林峰背对着他们，重新面对电脑屏幕时，他快速切换了一个窗口——奇点中文网的后台。
他扫了一眼后台爆炸的催更和打赏数据，眼神毫无波动，手指在键盘上敲下冰冷的回复：
【星尘遗民：明日更新三章。】
瞬间，书评区又是一片沸腾的海洋。
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学员队办公室。苏念雪面前的屏幕分成了几块：
一块是“砺剑杯”大赛的报名信息，307宿舍赫然在列，队长：林峰。
一块是内部通讯记录，显示林峰近期无异常对外联络（除了那个神秘的“合作方”邮件）。
一块是打开的奇点中文网，《尘世问道录》的书页，最新章节的评论区一片火热。
最后一块，是她自己的加密笔记，上面密密麻麻地记录着：
「‘砺剑杯’组队：林峰（主导技术方案，思路极具创新性\/攻击性？）、陈默（技术支持）、赵铁柱（后勤）、张伟、王海。」
「林峰对《尘世问道录》反应：平淡，但赵铁柱提及‘主角冷静算计’时，有0.3秒停顿。」
「键盘声监听记录：每日晚7-10点高频稳定出现，时长与‘星尘遗民’每日更新时间高度吻合。昨日因大赛讨论中断1小时，但随后补更三章公告发布。」
「资本动向：持续监控中，‘云栖台’项目已进入正式签约流程，资金来源为…‘星尘文化工作室’（新注册，法人：顾青禾）？！」
苏念雪的目光在“星尘文化工作室”和“星尘遗民”这两个名字上反复游移。
指尖轻轻敲击着桌面，节奏竟与记忆中林峰那独特的键盘敲击声隐隐同步。
她拿起红色的加密内线电话，犹豫片刻，又放下。
“林峰…军工软件大赛的锋芒毕露…网络世界搅动风云的幽灵写手…还有那个神秘的‘星尘文化’…” 她低声自语，清澈的眼眸中锐光闪动，“你的‘事’，真是越来越多了。是时候…更近一步了。”
她拿起笔，在笔记本上“下一步”后面，重重写下：「创造接触契机：加入‘砺剑杯’项目指导组（技术顾问）。」
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“砺剑杯”军工软件创新大赛的校内选拔赛答辩日，气氛凝重得如同真正的作战指挥室。
巨大的阶梯教室里坐满了信息工程系乃至其他院系的师生，前排则是校内外重量级的评审专家，其中不乏来自总装和一线部队的技术大校。
空气里弥漫着紧张和期待。
307小队坐在候场区。
赵铁柱坐立不安，手心全是汗，不停地小声念叨：
“峰哥，陈默，伟哥，海哥…你们紧张不？我怎么感觉心脏要跳出来了…”他努力想活跃气氛，但声音有点发颤。
陈默深吸一口气，推了推眼镜，虽然努力保持平静，但紧握的拳头暴露了他的紧张：
“稳住，铁柱。我们的方案很扎实。” 张伟和王海也面色严肃，反复检查着答辩用的ppt和演示程序。
只有林峰，依旧如同定海神针。
他靠坐在椅子上，闭目养神，呼吸均匀悠长，仿佛周遭的喧嚣与他无关。
“下一组！参赛编号：GKd-07！项目名称：‘星链’战场态势智能感知与自适应决策辅助系统！答辩成员：林峰、陈默、张伟、王海、赵铁柱！”
主持人的声音通过扩音器响起。
陈默负责讲解系统架构和核心技术原理。
他声音清晰，逻辑严谨，将林峰设计的复杂框架抽丝剥茧般呈现出来。
当讲到利用图神经网络动态建模战场实体关系，以及模仿学习结合稀疏强化学习实现自适应决策路径生成时，前排几位资深评委眼中露出了浓厚的兴趣，甚至微微前倾了身体。
“有点意思…这个混合架构的思路很新颖。”
“模仿学习引入专家策略，稀疏奖励解决探索效率…想法很大胆！”
“图神经网络用于战场实体关系建模？实时性如何保证？” 一位来自某研究所的专家提出了尖锐的问题。
陈默正准备回答，林峰平静地接过了话头，声音不高，却带着一种穿透全场的冷静力量：
“实时性通过三级优化解决：
一，前端规则引擎预过滤冗余数据流，降低核心层负荷；
二，GNN模型采用轻量化剪枝和量化压缩技术，结合定制cUdA内核加速推理；
三，决策层路径生成采用增量式更新策略，避免全局重算。
实测在标准战场模拟环境下，端到端延迟稳定在300毫秒以内，满足战术级响应需求。”
他报出的数据和解决方案清晰、精准、不容置疑。
提问的专家微微颔首，没再追问，眼中赞赏之色更浓。