陈默愣住了，眼中闪过一丝迷茫，随即渐渐亮起微光。

林见鹿继续用缓慢而清晰的声音说道：“我们是否可以把每一条信息，不再看作孤立的点，而是看作一个拥有多种属性（如领域、地域、实体、时间、情感倾向等）的‘多维向量’？然后，不去预设僵硬的规则，而是设计一种算法，让系统自己去学习和计算这些‘向量’在某个特定目标（比如预测铜价）下的‘关联强度’或‘贡献度’？”

他拿起一张草稿纸，在上面画了几个点，然后用长短不一的线将它们连接起来：“就像这样，不同的信息点之间，存在着强弱不等的‘连接’。我们的系统，不应该只是机械地匹配关键词，而是要像一个不断学习和进化的‘网络’，去动态地评估、调整这些连接的权重。一些看似微弱、遥远的连接，在特定的上下文和背景下，其权重可能会急剧放大，成为关键的‘信号’。”

他顿了顿，给出了更具体的思路启发：“或许，我们可以借鉴一些生物学上神经网络的处理方式？不需要完全模拟，但可以吸收其‘分布式表征’和‘权重自适应’的思想。我们可以尝试构建一个轻量级的、基于注意力机制（虽然这个词现在可能还没有，但你可以理解为核心是让系统自己学会‘关注’更重要信息）的模型框架？让它能够根据任务目标，自适应地调整对不同信息特征的关注程度，从而从海量噪音中，捕捉到那些真正有意义的、微弱的关联模式。”

这章没有结束，请点击下一页继续阅读！

林见鹿的话语，如同在陈默闭塞的思路中，打开了一扇全新的窗户，投进了耀眼的光芒。他之前一直纠结于如何让模型更“精确”，却忽略了让模型更“智能”地自己去发现和评估关联性！

“向量……多维属性……关联强度……权重自适应……注意力……”陈默喃喃自语，眼睛越来越亮，死死盯着林见鹿画的那个简陋的网络图，仿佛要将它刻进脑海里。他脑海中那些僵硬的代码块仿佛瞬间活了过来，开始按照一种全新的、更灵动的逻辑重新排列组合。

“我……我好像明白了！”陈默猛地转过头，因为激动，脸颊甚至有些泛红，他语速极快地对林见鹿说，“不需要庞大的深度网络，我们可以设计一个浅层的、但引入注意力权重的网络结构，将信息的多维度特征嵌入后，让模型在训练中自行学习这些特征对于最终预测目标的贡献度权重！这样既能降低计算量，又能让模型具备一定的情境感知和重点聚焦能力！”

他一边说，一边已经迫不及待地转过身，双手重新放回键盘上，手指如同拥有了自己的生命般，开始在代码编辑器里疯狂地敲击起来，噼里啪啦的声响如同急促的鼓点，充满了创造的热情和突破的兴奋。

林见鹿看着瞬间进入忘我状态的陈默，微微一笑，没有再多说什么，轻轻退开，回到了自己的座位。他知道，种子已经播下，接下来，就是静待花开的时候。

接下来的两天，陈默几乎进入了不眠不休的状态。他彻底推翻了之前的部分架构，基于林见鹿点拨的“多维向量表征”和“轻量级注意力权重”的核心思想，重新设计算法模型。饿了就啃几口面包，困了就在电脑前趴一会儿。李立和王浩回来看到他那个样子，都吓得不敢大声说话。

林见鹿则适时地提供一些理论上的支持和关键点的讨论，帮助陈默将那些闪光的灵感碎片，整合成严谨的数学公式和可实现的代码逻辑。

第三天凌晨，天边刚刚泛起鱼肚白。

工作室里，陈默布满血丝的双眼死死盯着屏幕，手指颤抖着（因为长时间敲击和激动）按下了最终测试的回车键。