李泽川传来的密信像一剂强心针！

让苏想将以“卷王”姿态投入到“凤凰”项目的新阶段——将人工智能与材料基因工程结合的探索中。

这个方向在1991年堪称石破天惊，充满了未知与挑战。

她需要处理海量的材料数据，构建复杂的特征提取算法，这对计算能力和数学建模都提出了极致的要求。

即使是苏想，也感到了前所未有的压力，常常在实验室待到深夜，眼底刚刚淡下去的青黑又卷土重来。

这天，为了优化一个核心的特征筛选算法，她已经连续工作了超过三十小时，眼前满是跳动的代码和扭曲的数据曲线，太阳穴突突直跳。

她揉着额角，决定去研究所的内部数据库检索一下，看看有没有类似思路的论文可以参考，哪怕只是得到一点启发。

她输入了一系列复杂的关键词：

机器学习、材料基因、高通量计算、特征选择、非线性降维。

系统滚动着搜索结果，大部分是她已经读过，或者觉得深度不够的文献。

就在她准备放弃时，一篇标题并不起眼，发表在一年前《计算材料科学》期刊上的论文吸引了她的目光。

论文标题很朴素：

《一种基于信息熵与拓扑不变量的高通量材料数据特征优化框架》。

作者署名：Ethan Stone（伊桑·斯通），单位是麻省理工学院媒体实验室。

苏想带着一丝好奇点开了论文。

起初只是快速浏览，但很快，她的速度慢了下来，眼神从疲惫变得锐利，最后几乎是屏住了呼吸。

这篇论文的核心思想，与她正在攻关的难点，有着惊人的相似性！

而且，作者提出的方法更加巧妙！数学基础极为扎实！

他巧妙地运用了信息论和代数拓扑的工具，解决了一个苏想也正在思考的、关于如何从海量噪声数据中提取稳定的特征量的关键问题。

更让她震惊的是，论文中的一些数学推导和引理，其简洁与深刻，让她都感到一种智力上的愉悦和……挑战。

这个伊桑·斯通，对数学工具在材料科学中的应用，有着与她同等层级、甚至在某些细节处理上更为老辣的理解。

这是一种久违的感觉！

就像在孤独攀登了许久之后，突然在云雾缭绕的山腰，看到了另一个攀登者留下的、清晰而卓越的足迹。