手机刚放下，陈锐就进了门。
他手里捏着一份打印纸，脸色不太好。我抬头看他，没话。他知道我不喜欢废话。
“昨晚跑完第三轮测试。”他，“结果不太理想。”
我伸手接过那张纸。上面是几条折线图，还有密密麻麻的标注。一条是系统预测的经济状态变化，另一条是实际市场反应曲线。两条线对不上，错位严重。
“误判率多少？”我问。
“百分之六十。”
我皱眉。这个数字太大了。我们之前的目标是控制在百分之二十以内。现在直接翻了三倍。
“问题出在哪？”
“王铮早上调了回测数据集。”他，“用的是最近三个月的真实行情。模型判断‘经济降温’，但股市其实在反弹。政策一出，资金立刻转向，可我们的系统没跟上。”
我点头。这确实是个问题。
我站起来，往技术区走。路上碰见林涛，他也是一脸疲惫，坐在工位上揉眼睛。赵敏在打电话，声音压得很低，但语气急。
会议室已经有人了。王铮站在白板前，正用笔圈几个词：**关键词提取失败、语义理解缺失、权重分配失衡**。
“人都到齐了。”我，“开始吧。”
王铮把投影打开。屏幕上跳出一组数据对比。左边是我们系统的输出信号，右边是真实市场走势。有两次明显的反向操作建议——一次该进的时候让我们撤，一次该撤的时候让我们加仓。
“我们抓大趋势没问题。”他，“但转折点前的信号，完全漏了。”
赵敏接话：“NLp模块只能识别‘收紧’‘宽松’这种词，但分不清程度。比如央行报告里‘适度关注通胀压力’，和‘高度警惕通胀风险’，在系统眼里是一样的。”
“那就是听不出语气。”我。
她苦笑：“差不多。”
林涛开口：“我查了日志。缓存队列加上之后，数据吞吐量上去了，但部分指标更新反而慢了。前端请求太多，后端处理不过来。”
“所以不是快的问题。”我，“是乱。”
没人反驳。
这时候门又被推开。一个穿灰衬衫的男人走进来，背个旧电脑包。陈锐介绍：“这是老周，我请来的技术顾问。”
老周没多寒暄，直接走到白板前，看了几分钟。然后他指着王铮写的三个问题，：“你们现在的模型是规则驱动的。规则定了，它就不会变。但市场一直在变。”
“那怎么办？”赵敏问。
“得让它学会自己调整。”他，“比如这次政策措辞变化，系统如果能从历史中找到类似案例，自动修正判断逻辑，才有可能提前反应。”
“你是加机器学习？”
“轻量级强化学习就校”他，“不需要太复杂，关键是建立反馈闭环。让系统每次判断后，都能根据结果自我校准。”
屋里安静了几秒。
林涛低声：“那开发周期至少多两周。”
“没错。”老周点头，“但长期看更稳。”
我看向王铮：“你觉得可行吗？”
他思考几秒：“技术上可以做。难点在训练数据的质量。我们需要更多非结构化文本样本，还要打标签。”
“那就找。”我，“国内政策文件、央行讲话、外媒分析，能用的都收进来。”
赵敏举手：“那人力呢？我们现在五个人，再加两个专家也不够。”
“人不是问题。”我，“我现在拍板两件事。第一，启动‘技术攻坚专项’，预算翻倍，优先保障服务器和算法资源。第二，成立核心攻关组，王铮牵头，老周指导，专门攻模型精度这一块。”
完我看一圈。
“我知道大家累了。”我，“也看到了问题。但现在退一步，以后就得退十步。我们不是要做一个能用的系统，是要做一个能让别人照着学的系统。”
陈锐低头记零什么。林涛抬起头，眼神变了。赵敏没话，但打开了新文档，开始列任务清单。
散会后我没走。
我回到临时办公室，打开进度表，在V1.1版本计划下面写了一行字：**预计推迟7，换更强引擎**。
下午三点，我又去了技术区。
白板上的字换了。原来的三个问题还在，下面多了三条对策：
1. 引入轻量级强化学习框架
2. 建立多源数据特征对齐机制
3. 搭建市场反馈闭环通道
王铮正在和老周讨论代码结构。赵敏对接外部数据源，申请接口权限。林涛带着人改数据库索引，优化查询效率。
我站在门口看了一会儿。
然后走过去，在白板最上方写下三句话：
问题越大，价值越高
难度越深，壁垒越强
现在越难，将来越稳
没人话。但有人拿手机拍了下来。
傍晚六点四十分，我收到邮件。
专项资金申请流程已提交，两名外聘算法专家明上午九点到场。托管行确认新增计算节点下周交付。
我把这些信息转发到群组，回复两个字：**继续**。
窗外色暗下来。技术区的灯还亮着。
我泡了杯茶，坐在办公室门口的位置，盯着屏幕等第一份优化方案上传。
键盘响了一下。
系统提示：新文件上传成功。
文件名是【宏观择时_V2_算法架构初稿_v1】。
我点开。
页面加载到一半，赵敏发来消息：
“NLp那边遇到一个问题。”
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