完美”
，忽略了工程上的“效率”
约束。
他重新审视整个推导过程，寻找可以优化计算复杂度的环节。
连续两天，他几乎不眠不休，对模型进行了数轮精简和优化，引入了更巧妙的近似计算，并严格证明了这些近似不会破坏核心的理论保证。
这个过程，更像是一场与自己原有思维定式的博弈。
第三天，他将修改后的方案和新的理论分析给了项目组。
这一次，王磊在邮件回复中只写了三个字：“有点意思。”
随后，他附上了一份初步的仿真对比报告。
结果显示，新算法在保持了接近原版算法度的同时，在各种模拟的“概念漂移”
场景下，稳定性（以累计误差衡量）提升了过百分之二十五，并且次给出了算法在非平稳环境下的收敛率理论上界。
韩东升教授立刻打来了电话，语气兴奋：“张诚！
太好了！
王磊那小子平时可难得夸人！
你这个改进，简直是把我们从经验的泥潭里拉到了理论的康庄大道上！
我们立刻开始集成测试！”
这一次的项目参与，张诚更多是通过远程协作。
他负责核心理论的完善与证明，王磊等人则负责代码实现和大量实验验证。
虽然存在地理距离，但频繁的线上会议和邮件往来，让这个临时的跨地域团队运转高效。
王磊也从最初的质疑者，变成了张诚方案的积极拥护者和高效执行者，两人在技术细节上的讨论常常持续到深夜。
两周后，基于张诚理论改进的新算法，在交大团队构建的多个真实数据集基准测试中，全面越了原有算法以及几种国际上的主流方法。
项目组决定将这一成果撰写成论文，投往数据挖掘领域的顶级会议。
在讨论作者排序时，韩东升教授坚持将张诚列为共同第一作者。
“这个突破的核心思想是你提出的，理论证明也是你主导完成的，这是你应得的。”
张诚对此感到些许意外，但并未推辞。
这是对他能力的又一次重要认可。
【成功介入并解决“高效实时特征提取与异常检测算法”
项目核心理论难点，任务进度（25）。
阶段性贡献评定中……】
脑海中的提示音再次响起。
张诚放下手中的论文草稿，望向窗外。
未名湖已染上深秋的浓重色彩，但他的内心却如同蓄势待的舟楫。
两个月内，两个不同领域，两种不同风格的科研团队，他都成功地融入并做出了关键贡献。
这让他对自己的能力边界有了更清晰的认识，也积累了与不同学科研究者打交道的宝贵经验。
系统任务的征程已过五分之二，奖励似乎触手可及。
但张诚明白，真正的收获远不止于此。
这些实践正在将他过去一年积累的庞杂知识，逐渐熔铸成能够解决实际问题的、活的智慧。
他没有停歇，再次打开了联合培养计划的项目清单，目光扫向下一个潜在的目标。
前方的道路依然广阔，挑战仍在继续。
