周二晚上七点二十五分，文理楼205教室。
这是三人小组约定的第一次线下会议。
程见微推开教室门时，里面已经坐着两个人。
陈默坐在靠窗的位置，冷白皮在荧光灯下显得有些苍白，清瘦的轮廓裹在一件宽松的深灰色卫衣里。黑框半框眼镜架在鼻梁上，镜片后那双细长的丹凤眼正专注地盯着笔记本电脑屏幕，屏幕上开着Python环境和几篇打开的心理学论文PDF。他今天没做鲻鱼头的造型，黑色短发柔软地垂在额前，让他看起来比线上会议时更显年轻，甚至有些清冷软萌的书卷气。
听到开门声，陈默抬起头。看到程见微的瞬间，他眼睛明显亮了一下，随即又迅速垂下眼睑，手指无意识地推了推眼镜——这是一个害羞的掩饰动作。
“程同学来了。”他打招呼，声音比线上会议时轻柔一些，带着点少年感的清澈，“我们刚到不久。”
而陆忱——
程见微的目光移向教室中间靠后的位置。
他没有独自坐在角落，而是选择了距离陈默两排座位的地方，同样靠窗，但更靠近教室后门。这既保留了个人空间，又能在讨论时自然加入。黑色衬衫，深灰色西裤，外面搭了一件同色系的薄款羊绒开衫。他正低头看着笔记本电脑屏幕，深空灰色的机身在日光灯下泛着冷冽的光泽。
听到动静，陆忱抬起眼。
他的目光先落在程见微脸上，停留了约一秒，然后移向陈默，最后又回到程见微身上。整个过程平静得没有一丝波澜，像完成了一次例行扫描。
“坐这里吧。”陈默指了指自己旁边的空位，又指了指陆忱旁边的空位，“或者那边……都行。”
程见微选择了教室中间、略微靠前的位置。这样三个人能形成一个稳定的三角形，交流起来视线自然，距离适中。她把深灰色的托特包放在桌上，取出笔记本电脑。
“我们先过一下上周的进度。”她边说边开机，动作利落，“我带了投影仪的转接线，需要投屏吗？”
“要的，这样方便。”陈默立刻点头，同时关掉几个无关的网页，桌面上露出他正在整理的心理学量表数据库——那是项目数据收集的核心部分。
陆忱没有说话，但程见微注意到他已经把笔记本电脑屏幕转向讲台方向，并调整了座椅角度，做好了观看准备。
她连接投影仪，调试。屏幕亮起，显示出她准备好的文档——“心理健康风险预测模型项目详细进度计划”。
文档用三种颜色标注：蓝色是陈默的数据收集与心理学理论框架，红色是陆忱的数据清洗与分析，绿色是她自己的算法建模。每个模块下列出具体任务、预期输出、截止日期，甚至标注了可能的难点和备选方案。
“哇，这么详细……”陈默凑近屏幕看，镜片后的眼睛眨了眨，“程同学你什么时候做的？”
“周末。”程见微语气平静，“项目已经启动三周，数据收集进入中期，下周开始要过渡到数据清洗和分析阶段。我们需要明确接下来的分工和时间线。”
她讲得很慢，确保每个字都清晰。目光在两人之间自然移动，保持平等的交流姿态。
“陆忱，”她转向他，“数据处理模块，上周你提到已经搭建了基础清洗框架。现在进展如何？”
陆忱抬起头。
教室里日光灯的白光均匀洒落，他的轮廓在这种冷色调的光线下显得格外清晰。剑眉浓密，眉骨高挺，眼窝微陷。狭长的杏眼是纯黑色的，虹膜在强光下也没有丝毫变浅，像两潭深不见底的水。鼻梁高挺笔直，唇线分明而略显单薄，下颌线干净利落得近乎锋利。
他的皮肤很白，是那种冷调的、几乎没什么血色的白，这让他的气质显得更加疏离。黑色碎发随意散落在额前，有几缕垂到眼睫上方，随着他抬眼的动作轻轻晃动。
他看着程见微，目光平静得近乎审视。
“基础清洗框架已完成。”他开口，声音比线上会议时更清晰，带着一种独特的、微冷的质感，“支持六种常见心理学量表的格式解析，包括SCL-90、SDS、SAS等。新增了逻辑矛盾检测功能，可以自动识别问卷回答中的不一致项。”
他从背包里取出一个U盘，动作很慢，手指修长而骨节分明，指甲修剪得极其干净。“清洗代码和测试数据集在这里，可以直接运行。”
程见微接过U盘，插入电脑。文件夹结构清晰得像教科书范例：每个文件有详细注释，函数按功能分层，数据清洗流程有完整的流程图说明。
她快速浏览核心代码。风格极度克制，没有多余的变量，没有炫技式的复杂写法，每一行都像经过精密计算后放置在最合适的位置。清洗逻辑严谨得近乎苛刻——比如对“从不、很少、有时、经常、总是”的五级评分，他不仅做了数值映射，还加入了相邻等级间的逻辑一致性检查。
“逻辑矛盾检测的阈值可以调节吗？”她问，目光从屏幕移回陆忱脸上。
陆忱看着她，眼神没有任何波动：“可以。参数可配置，默认是‘相邻等级跳跃超过两级即标记’。但用户可以根据研究需求调整。”他停顿半秒，补充道，“文档第三章有详细说明和不同阈值的效果对比。”
程见微找到文档，第三章果然有详细的参数说明，还附带了不同阈值下标记出的矛盾回答示例——处理得极其专业。
“很完整。”她说。
陆忱没有回应，只是继续看着她，好像在等待下一个问题。那种专注的、准备好应对任何质疑的姿态，让空气里无形中多了一种张力。
陈默在旁边轻轻咳嗽了一声，手指在键盘上无意识地敲了敲，像是被这种严肃的气氛压得有些紧张。
程见微继续推进：“可视化部分，你写了初步的探索性分析模板。这些模板是针对我们现有量表定制的，还是通用的？”
“定制。”陆忱说，声音依然平稳，“每个量表对应一套分析模板。SCL-90用雷达图展示九个因子得分，SDS和SAS用折线图展示随时间变化趋势，还加了与常模的对比参考线。”
“配色方案？”
“Viridis色系，连续渐变色，对色盲友好，也适合学术出版。”陆忱的声音里听不出情绪，只是陈述事实，“如果你有期刊投稿的特定要求，可以替换色表文件。”
程见微微微挑眉。连学术出版的配色要求都考虑到了——这已经超出了大多数本科生的思考范畴。
陈默这时插话，声音轻柔但清晰：“陆忱的清洗框架我试用了一下，确实很严谨。不过心理学数据有些特殊，比如有些受试者可能因为疲劳或注意力不集中，会在量表后半部分出现回答模式化。这种系统性偏差，清洗框架能识别吗？”
这是个专业的问题。陈默虽然看起来温和无攻击性，但在心理学专业上确实扎实。
陆忱转向他，目光平静：“可以。我加入了回答时间分析和选项分布均匀性检测。如果某个受试者在后三分之一题项的回答时间显著缩短，或者选项分布出现明显模式，系统会标记建议人工复核。”
他顿了顿，补充道：“但这部分算法还需要优化，误报率目前是12%。”
“12%已经很不错了。”陈默认真地说，“我们手工复核的时候，这种疲劳效应也很难100%准确判断。需要我提供一些已标记的样本数据，帮你优化算法吗？”
“可以。”陆忱点头，“周三前给我。”
“好，我今晚整理一下发你。”
两人的对话专业、高效，没有任何多余的客套。程见微在一旁安静听着，心里暗暗评估：陈默的专业能力确实扎实，而且懂得协作；陆忱虽然表面冷淡，但对有价值的建议会认真接受。
这种氛围很好。
“我的算法建模部分，”她接回主导权，把话题拉回正轨，“已经完成了基础特征工程和预建模。目前用逻辑回归和随机森林做了基线模型，AUC在0.72左右，不够理想。我怀疑是特征交互没有捕捉充分，正在尝试引入GBDT做特征交叉，预计周四能出结果。”
她打开自己的代码仓库，投屏到前方。
短暂沉默后，陆忱说：“特征重要性排序里，‘睡眠质量’的权重偏低。”
程见微一怔：“什么？”
她的第一反应是检查自己的特征处理——睡眠质量是SCL-90里的关键因子，理论上应该很重要。
“你用的特征重要性是基于Gini不纯度下降计算的。”陆忱的声音依旧平稳，像在陈述一个客观事实，“但对逻辑回归模型，用系数绝对值或LASSO路径可能更合适。不同方法得出的重要性排序会不同。”
程见微快速调出特征重要性分析代码。确实，她默认用了随机森林的Gini重要性，没有对比其他方法。
她愣住了。
不是因为这个疏漏有多严重——事实上，大多数项目做到这一步已经足够。但陆忱指出了更深层的方法论问题：不同模型、不同重要性评估方法，可能得出不同的结论。
而他显然对机器学习模型的理解非常深入。
“……你说得对。”程见微承认，语气里没有辩解，只有纯粹的认可，“我应该做多种重要性评估的对比，而不是依赖单一方法。谢谢提醒。”
“只是建议。”陆忱说，“不影响当前进度，但后续模型解释性会更强。”
这句话说得很平淡，但程见微听出了一丝别的意味——不是批评，更像是一种……确认。确认她也会在方法论上疏忽，确认她不是完美的，确认她愿意接受专业建议。
她忽然意识到，这可能是一种试探。
他在测试她的专业素养，也在测试她的反应。如果她辩解、找借口、或者表现出被冒犯，那可能就意味着
【当前章节不完整……】
【阅读完整章节请前往……】
【nmxs8.cc】