第2章

的表情毫不掩饰。
彭浩甚至发出了一声从鼻子里挤出来的轻哼。
在他们眼里，这就是两段过家家式的折腾，根本不值一提。
沈清晚没说话，她只是看着我，那种看法让我觉得自己像一块被放在X光机下面的零件。
“也就是说，你只擅长写算法，不擅长把算法变成产品？”
一句话，又准又狠。
“可以这么讲。”
我没有狡辩的力气。
“赵总监。”沈清晚忽然转向赵明远。“你的看法？”
赵明远立刻坐直了身体，脸上堆出一个恰到好处的笑。
“沈总，这位姜先生呢，确实很有**，很有冲劲。不过，我们这次的岗位要求成熟工程师，需要的是到位就能打仗的即战力，而不是还在……试水阶段的选手。”
话说得漂亮，翻译**话就四个字：赶紧请走。
彭浩马上跟上。
“对，沈总。他简历上这两个项目的技术栈偏老，体量也太小，跟我们的技术体系没法对接。进来了也很难上手，反而会拖项目进度。”
两人配合默契，一锤定音。
我垂下视线，指甲嵌进了掌心。
今天这场面试，结束了。
还没正式开始，就结束了。
工作找不到，相亲对象也彻底得罪了。我妈要是知道这趟出门的全部经过，至少能念叨我到明年春天。
“是吗。”
沈清晚的声音又响了起来。
她拿起桌上另一份文件，扫了一眼。
“我们这次核心攻关的项目是天衡智能决策引擎，对吧？”
彭浩连忙点头。
“没错，沈总。这个项目对算法要求极高，需要处理复杂动态环境下的实时决策推理，我们团队筹备了将近半年。”
“嗯。”
她的目光重新落回到我身上。
“姜序先生。如果让你来负责天衡中的一个核心模块，比如——机器人在未知动态环境中的实时策略适配，你有什么思路？”
彭浩的脸僵了一瞬。
这道题，他手下的资深算法工程师啃了两个月还没啃下来。
她现在拿来问一个他认定是“废物”的面试者？
是故意刁难，还是另有用意？
我的脑子高速运转。
实时策略适配，业内公认的老大难。纯规则系统太僵硬，纯强化学习的训练成本太高，而且一旦环境分布偏移就全面**。
但是——
我第二次创业的时候，死磕仓储机器人导航，虽然公司倒了，但在算法层面，我花了五个月时间，设计过一套方案。
我叫它“元策略迁移框架”。
可能是我手里唯一一张牌了。
我抬起头，直视沈清晚。
“可以采用双层架构。”
我开口了。
“第一层是元策略网络。它不直接输出具体的决策动作，而是根据新环境的少量观测样本，生成一组策略参数。第二层是轻量级执行网络，接收这组参数后在线运行，实时输出决策。核心思路是——不迁移知识，迁移学习能力本身。”
彭浩的表情凝住了。
“这……元学习用在策略迁移上？理论可行，但环境分布偏移怎么办？新环境和训练集差距一大，元策略网络生成的参数就不稳定，你怎么保证泛化性？”
他还在挣。
“您指出的这个问题，正是我做过改进的地方。”
我没有退让。
“我在元训练阶段引入了课程学习机制，按环境复杂度从低到高逐步推进训练分布。同时在策略参数生成环节，加了一层贝叶斯不确定性估计。当元策略网络对自身生成的参数置信度低于阈值时，会自动回退到保守策略，而不是盲目执行。这样既保了泛化性，又兜住了安全底线。”
彭浩的嘴半张着，说不出话。
赵明远左看右看，一头雾水。
沈清晚面前的那张纸被她轻轻推到一边。
“赵总监。”
“这个人，我要了。”

赵明远的表情精彩到可以截图当表情包。
彭浩的脸更是红一阵白一阵，像一块被反复按的开关。
一分钟前，他们俩口径一致地宣判了我的**。
一分钟后，他们的老板亲自签了赦免令。
“沈……沈总，但他的履历……”赵明远做最后的抵抗。
“履历是过去的收据，不是未来的预付款。”
沈清晚的回答干脆到多一个字都没有。
“天衡需要的是能解决问题的人。他