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早晨的合肥，带着江南特有的湿润烟火气。

昨天早上徐辰在园区外的小吃街尝了外酥里糯的三河米饺，今天他决定换个口味，试试合肥另一道大名鼎鼎的特色早点——鸭油烧饼。

找了一家店，徐辰点了一碗撒了葱花的鸭血粉丝汤，配上两个刚出炉的鸭油烧饼。

一口咬下去，烧饼外层酥脆得直掉渣，里面则因为和了鸭油，柔软分层，带着一股极其浓郁的咸香味。配上一口热气腾腾的汤，徐辰满足地叹了口气。

就在他吃到一半的时候，放在桌上的手机震动了一下。

是远程桌面发来的提醒：决策树模型，训练并测试完毕。

徐辰咽下嘴里的烧饼，抽出一张纸巾擦了擦手，随手点开了手机上的远程查看界面。

……

测试报告的页面加载出来。

徐辰的目光率先扫向了成功率和AUC（曲线

【总体预测成功率：97.2%】

【AUC值：0.999】

徐辰挑了挑眉。不仅比EAST当前最优的94%和0.997高，而且高出了极其关键的一截。在0.99以上的区间，哪怕是提升0.001都是极其困难的，这说明漏报和误报被压缩到了极限。

但这还不是最重要的。

徐辰的手指在屏幕上轻轻滑动，目光落在了报告最核心的那个指标上——【平均预警提前量】。

屏幕上，赫然显示着一个惊人的数字：

【312s】

拿着烧饼的手顿了一下。

312毫秒。

对比一下EAST当前最优方案的锚点：提前137毫秒。

整整翻了一倍还多！

不仅如此，因为徐辰采用的是依然是决策树模型，加上输入的六个因子全部是由MHD方程推导出的物理量，这个模型天然具备完美的【可解释性】。

它不仅能在300毫秒前告诉你要破裂了，还能通过决策树的节点，明明白白地告诉你是因为局部能量耗散率异常耦合了边缘磁剪切，所以导致了破裂。

不可能三角？

可解释、高精度、早预警不能兼得？

徐辰看着手机屏幕，嘴角忍不住微微上扬。

不好意思，我全都要。

（s：300s的成果参考的是普林斯顿大学2024年2月发表在《Nature》的论文《Avoidgfionsateargstabilitywithdeerertlearng》）

……

徐辰几口吃完剩下的烧饼，快步赶回酒店。

他将所有的运行结果、因子的物理推导过程以及交叉验证的报告，打包生成了一份简洁明了的PDF文件。

然后，他打开微信，找到了昨天刚加上好友的严志峰。

没有长篇大论的炫耀，也没有故弄玄虚的铺垫。徐辰将PDF文件直接拖进对话框，发送。

随后，配上了一句极度轻描淡写的话：

【严工，昨天拿到数据后顺手跑了一下，换了几个输入因子，效果好像还行，麻烦您有空帮忙指正一下。】

点击发送。

……

严志峰正坐在办公室里，对着电脑屏幕审阅一份关于低温系统维护的报告。

桌上的咖啡已经喝了一半，微凉。窗外的阳光斜斜地照进来，在地面上投下一片明亮的光斑。一切都和往常一样，平静而有条不紊。

突然，手机在桌面上震动了一下。

他拿起手机，看到是徐辰发来的微信。

严志峰看了一眼预览文字，忍不住笑了。