托卡马克项目的成功介入与阶段性突破，如同一块投入平静湖面的石子，在联合培养计划内部及相关的科研小圈子里，泛起了不小的涟漪。
张诚这个名字，不再仅仅与“数学天才少年”
或“惊世论文”
挂钩，更开始被赋予了“能解决实际问题的理论强援”
的色彩。
来自十三校其他项目组的咨询和试探，开始通过联合培养小组的渠道，隐约地传递过来。
显然，两位李教授在不违反保密原则的前提下，对张诚的能力给予了高度评价。
这一切并未打乱张诚自己的节奏。
他清楚地知道，核聚变项目只是第一步，系统任务要求的是五个不同类型的项目，时间依然紧迫。
他一边保持着对托卡马克项目后续进展的关注（主要是通过邮件参与讨论，无需频繁前往），一边开始主动筛选下一个目标。
这一次，他将目光投向了一份来自上海交通大学的项目申请。
项目名称：面向海量动态数据流的高效实时特征提取与异常检测算法研究
牵头单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院
项目难点：现有流式数据处理算法在应对高维度、非平稳、且存在概念漂移的实时数据流时（如金融交易、物联网监测、网络入侵检测），难以兼顾低延迟、高精度和计算资源消耗之间的平衡。
项目组在核心的在线学习与自适应优化算法上遇到瓶颈，尤其是在理论保证（如收敛性、泛化误差界）方面存在缺陷，限制了算法在关键领域的可靠应用。
接触状态：项目负责人（韩东升教授）态度积极，已明确表示欢迎介入。
与核聚变领域的“高冷”
不同，韩东升教授在初次视频沟通中就表现出了极大的热情和开放性。
他所在的团队更年轻，氛围也更偏向于互联网时代的快迭代。
“张诚同学！
久仰大名！”
韩东升教授声音洪亮，隔着屏幕都能感受到他的活力，“我们这边是搞算法的，天天和代码、数据打交道，就缺你这种能把数学根基建牢的‘定海神针’！
我们这个问题说白了，就是现有的理论工具不够锋利，砍不动现在这些越来越复杂的数据‘怪兽’。”
张诚被他的直率感染，笑了笑，仔细聆听着韩教授对算法瓶颈更具体的描述。
问题核心在于一种用于在线学习的自适应梯度下降算法的变体，该算法在实践中有不错的效果，但其理论行为却难以分析，尤其是在数据分布动态变化时，算法的稳定性和收敛度缺乏严格的数学保证，导致在实际部署中，工程师们只能凭经验调参，风险较高。
“我们需要一个更‘漂亮’的数学框架，来解释甚至改进这个算法。”
韩教授总结道，“至少，我们要知道它在什么条件下是可靠的。”
这个挑战与托卡马克的非线性偏微分方程截然不同，它更偏向于优化理论、概率论和统计学习理论的交叉领域。
这正是张诚规划中希望接触的“信息科学”
方向，也与他强大的数学基础高度契合。
沟通次日，张诚就收到了韩教授团队打包来的详细资料，包括算法原论文、他们的实现代码、以及一些失败的改进尝试记录。
张诚再次投入到高强度的研读和思考中。
他意识到，这个算法的核心问题在于其对数据动态性的适应机制过于“启式”
，缺乏坚实的理论锚点。
他联想到了在泛函分析和随机过程理论中一些处理非平稳系统的方法，或许可以将其思想引入，为这个自适应算法建立一个更严格的随机近似框架。
然而，理论的融合并非易事。
他构建的初步模型在模拟测试中，虽然稳定性有所提升，但收敛度却显着下降，陷入了“鱼与熊掌不可兼得”
的困境。
项目组里一位负责核心代码实现的博士生王磊（性格有些技术人的执拗），在视频讨论中直接表达了失望：
“张同学，你这个新框架理论上是更严谨了，但度慢这么多，在实际系统里根本没法用啊。
我们需要的不是完美的理论，是能用且好用的算法。”
面对质疑，张诚没有气馁，反而被激了斗志。
他意识到自己可能过于追求理论上的“
