下午五點。
北大物院。
某個會議室。
林決也沒想到許淵動作這麼快。
他原本還想好好準備準備方案，然後搞個開題材料呢。
然後就接到許老電話說。
陳望山已經到了北大。
等林決推門進來的時候。
便見穿著一件深灰色夾克的陳老，正滿臉笑意看著自己。
林決見狀，雖然已經做好心理準備，但此時笑容還是有些心虛。
陳望山見狀，不禁打趣，
“怎麼林決？你一副為難的樣子，是不歡迎我嗎？”
林決輕咳了一聲，
“沒有！老師您能來指點，是我的榮幸啊！”
陳望山笑了笑。
沒再追問。
許淵已經跟他說了。
這個課題，是林決特意讓許淵邀請他參與的。
這讓陳望山很是受用。
如今木已成舟。
林決去不去水木，他現在已經看開了。
只要林決還認他這個老師，他就心滿意足！
而且他也在想，自己是不是太擰巴了。
放不下又看不開，這兩天跟自己較勁。
想了半天，最後得出的結論是。
唉！
還是這個學生太優秀了啊！
一個老師可能一輩子也遇不到這麼一個！
“行了，談正事吧。”
他看向林決，
“關于鎖相模塊算法優化這個方向，你是怎麼想的？
目前的pId方案已經是工程上能達到的最好水準了，你打算從什麼方向改？”
林決從書包里拿出兩份文件，然後遞給兩位老師。
下午的時候。
在【超頻】狀態加持下。
林決已經把整個算法框架重新搭了一下。
而且.....
他沒有在原方案上修補。
他把原有的pId結構全部舍棄，換了另一套底層邏輯！
“我想用新框架！”林決說，“我把叫它相位場預測補償！”
“新框架！？”
听到林決的話，陳望山和許淵對視了一眼，都從彼此眼神中看到了難以置信。
不是優化嗎！？
你優化給人房子都拆了，要重新搭！？
而且.....
他不是下午才摸到設備嗎？
咋幾個小時後就說拿出了新框架！？
要知道。
這種頂級光學儀器的算法框架，是極其復雜極吃經驗的。
就算一個光學方向的博士生，光是完整理解現有的pId框架，通常都需要幾個月的時間。
從理解到提出替代方案，按照最最最保守的估計，也要好幾年的積累！
連陳望山自己.......
在不要求落地的前提下，也不敢說能在幾個小時內憑空搭出一個完整的新框架！
要是一般人說出這話.....
陳望山和許淵可能當場就發飆了！
拿我們當三歲小孩涮呢是吧！？
但現在不一樣！
對面坐著的是林決......
他們見識過這家伙的那恐怖學習能力。
特別是陳望山。
物理集訓的時候。
他曾見識過，林決用了三天時間看完光學資料後，就能把雲幀公司的問題解決！！
而短暫的震驚之後，兩人都沒說話，決定先听听他怎麼說......
林決起身走到會議室前方的電子白板前，拿起筆開始寫。
“老師你們也知道，傳統pId反饋的問題在于它依賴誤差累積來驅動補償。”
“積分項在時間尺度上不斷累加，真實信號和噪聲的邊界會因為累加效應逐漸模糊。”
“這是長時間積分下發散的根源，也是算法的底層邏輯容不下長時間尺度的運作。”
他在白板上畫了兩條曲線。
一條是pId反饋下的噪聲漂移曲線，隨著時間推移，波動幅度越來越大。
另一條是他設計的預測路徑。
在對應時間點上，曲線波動被顯著抑制。
許淵看得有些雲里霧里。
但陳望山卻皺眉看著那張草圖沉思。
與此同時。
林決的聲音再次傳來，
“而我相位場預測補償的核心思路，是把鎖相環路的反饋信號，重新定義為一種具有記憶效應的隨機過程。
我們可以不對噪聲做瞬時響應，而是用歷史數據訓練一個狀態轉移模型。
先讓它預測噪聲在下一秒的位置，然後提前輸出補償信號。”
他轉頭看向兩人，
“簡單說就是.......pId是噪聲來了再糾正，我這個方案是噪聲還沒來，補償就已經到位了。”
陳望山站起來，走到白板前，仔細看著那兩條曲線和新框架的推導邏輯......
然後陳望山眼神變得也有點炙熱起來，
“你知不知道......這套框架的思路，之前沒有人敢嘗試？”
林決笑道，
“是因為風險太高嗎老師？”
陳望山點頭，
“確實......”
作為國內光學領域大牛。
陳望山早就看過關于狀態轉移模型方案的弊端。
這個方案在精度上.....
是需要大量訓練數據支撐的。
而且頻率梳的鎖定噪聲，在不同工況下的表現差異很大。
如果訓練數據覆蓋不全面，模型在未知工況下的預測精度會斷崖式下跌，鎖模狀態可能崩得比pId還快。
如果能把這些問題解決掉......
動態預測補償替代標準pId反饋這個方向，確實可以走通。
不過這一點，之前可沒人做到過！
全世界都沒有！！！
“框架內的狀態轉移模型，你打算怎麼解決訓練數據覆蓋面的問題？”
陳望山問。
林決臉上帶著自信的笑容，
“先用水木的實驗室跑兩個月的噪聲數據。”
陳望山愣了一下。
水木的光學平台比北大這套還老一代，數據積累時間更長......
確實更加好用。
但問題是.......
林決怎麼會知道這個！？
想到這里，陳望山忍不住轉頭看了許淵一眼。
然後便見許淵忽然抬頭看著天花板，仿佛上面有什麼有趣的東西一般。
陳望山搖了搖頭，沒去計較許淵的這點小心思，
“用水木的數據做預訓練，用北大的做實時校正，兩者工況不同，反而能讓模型學到更魯棒的噪聲特征.......可行確實可行，”
說到這里，他頓了頓，
“那林決，模型在未知工況下的預測置信度呢？這個你打算怎麼做？”
林決听到這個問題輕輕一笑，似乎已經提前在這里等著他了，
“目前的話.....
打算先用貝葉斯方法，給每個預測輸出貼一個置信度標簽，
置信度低于閾值的，退化為常規pId兜底，問題解決了再切回預測模式。”
“當然了，這只是其中一種方法。”
“還可以用集成學習，同時跑多個預測模型做投票，不過那個計算開銷更大，能不能落地要看實驗平台的算力余量。”
陳望山點頭表示贊賞。
他越听，越覺得自己學生厲害。
在現有條件這麼苛刻的情況下.....
如果能把這套框架填滿，幾乎等于靠一己之力......
把華夏在精密光學設備上和頂尖水平的差距拉平！
但陳望山也清楚，算法也不是萬能的。
動態預測補償替代標準pId反饋這個方向，如果訓練數據和算法的覆蓋範圍仍不滿足面對所有工況的要求，長時間運行的可靠性仍然面臨較大壓力。
陳望山再次看了看手上的那份文件，忽然覺得它此刻仿佛有千萬斤重量。
他語調悠悠開口，
“說實話，你這個方案.....膽子很大！”
“如果沒有足夠份量的人給你兜底，你的方案就算提交上去，也會被上面當成一張廢紙扔掉！”
林決當然知道這一點......
光是用水木和北大兩個國家級實驗室跑數據，兩個月的花費至少也得至少七位數了！
就算面前這兩位教授，如果要申請這種權限，也會遇到非常大的阻力！！！
而緊接著。
許淵和陳望山便見林決忽然向自己鞠躬，
“所以......接下來的事情，就要拜托兩位老師了！”
見狀。
許淵和陳望山對視一眼，同時會心一笑......