第六章 模拟答辩：稳定性分析的短板暴露

第六章 模拟答辩：稳定性分析的短板暴露

模拟答辩在集训基地的会议室进行，陆时衍坐在“评委席”上，手里拿着林知夏的答辩稿，吴彤和李然则坐在旁边当“观察员”。林知夏深吸一口气，走到台前，打开PPT（提前练习的“人工智能动态建模”案例），用英文开始讲解：“Today I will introduce a dynamic model for real-time carbon emission data update...（今天我将介绍一个用于实时碳排放数据更新的动态模型……）”

她的发音比之前流畅了很多，逻辑词也用得规范，从“模型假设”到“数据来源”，每一部分都讲解得很清晰。可当陆时衍提问：“How do you ensure the stability of the model when the real-time data fluctuates sharply?（当实时数据剧烈波动时，你如何保证模型的稳定性？）”时，林知夏突然卡壳了。

她张了张嘴，想不出合适的英文词汇来表达“误差修正机制”，更不知道该如何解释“模型参数的自适应调整”——这正是她的薄弱环节，之前练习时只关注了“模型构建”，忽略了“稳定性分析”。

“Take your time，”吴彤轻声提醒，“You can use examples to explain，like comparing the model to a car’s shock absorber.（别着急，你可以用例子来解释，比如把模型比作汽车的减震器。）”林知夏恍然大悟，立刻举例：“When the data fluctuates，the model will adjust the parameters like a shock absorber adjusts to bumps，reducing the error to less than 5%.（当数据波动时，模型会像减震器应对颠簸一样调整参数，将误差控制在5%以内。）”

虽然暂时蒙混过关，但林知夏知道，自己对“稳定性分析”的理解还很肤浅。答辩结束后，她坐在椅子上，有点沮丧：“如果国际赛评委真的问这个问题，我肯定答不好。”

陆时衍递过来一杯温水：“别灰心，咱们还有时间补。我已经找了国际赛历年答辩的真题，发现‘模型稳定性’是高频考点，主要涉及‘误差修正’‘参数调整’‘鲁棒性测试’三个方向。接下来几天，咱们重点攻克这个领域。”

吴彤也拿出一份资料：“这是我整理的‘稳定性分析英文术语表’，比如‘误差修正机制’是‘error correction mechanism’，‘鲁棒性’是‘robustness’，你先背熟这些术语，再结合案例理解。”

接下来的三天，林知夏把所有精力都放在了“稳定性分析”上。陆时衍帮她找了10个“动态模型稳定性案例”，从“简单的误差修正”到“复杂的鲁棒性测试”，逐一拆解思路；吴彤则每天陪她进行“针对性模拟答辩”，只提问和稳定性相关的问题，直到她能流畅回答。

就在林知夏逐渐掌握稳定性分析的核心思路时，她的手机收到了匿名邮件：“国际赛答辩评委中有一位是‘动态模型领域’的专家，名叫Professor Miller，他常关注‘模型在极端数据下的表现’，建议提前准备‘极端数据测试案例’。”

林知夏心里一紧——如果真的遇到这位教授，稳定性分析的回答必须足够专业。她立刻把邮件内容告诉队友，陆时衍说：“咱们今晚就找‘极端数据案例’，比如‘突发碳排放峰值’‘数据缺失30%’的情况，模拟模型的应对策略。”

可就在大家准备分工查找案例时，赵宇突然说：“我刚才在资料室看到，咱们之前打印的‘国际赛答辩真题’，有几页被人用红笔标注了‘错误思路’，比如把‘鲁棒性测试’写成了‘robustness test’（其实是正确的），不知道是谁弄的。”

林知夏心里咯噔一下——难道是陈思远的余党还在干扰？如果关键资料被篡改，后果不堪设想。她和陆时衍立刻去资料室核对，发现被标注的不仅是答辩真题，还有几份“稳定性分析案例”的关键步骤被划掉了。看着被篡改的资料，林知夏的心里充满了担忧——备战期间，到底还有多少隐藏的风险在等着他们？