婉妙音樂公司辦公區，員工們也在議論著新來的老闆。

　　「雖然老闆看起來好像不大，但是人真的大氣，定的這個餐，最少也得八九十一份吧？」

　　「我去過這家店，這個應該是八十一份的。」

　　「真希望老闆天天來公司練歌，這樣就可以天天有免費的高檔午餐吃了！不行，我得拍個照片發個朋友圈！」

　　「你們說，那個婉兒是不是也是我們老闆之一？婉妙音樂，怎麼聽她才更像是老闆。」

　　「不知道，不過，不管是老闆還是婉兒小姐，都美得各有特色，雖然還沒有正式出道，但是我已經想要粉了！」

　　「不過，你們注意到沒有，老闆的那個歌的作曲作詞是一個叫星河的，而那位先生叫清河，你們說是不是一個人？」

　　「這個....不好說！」

　　對於新老闆，所有人都很好奇。

　　收購公司的時候，每個人在原有基礎上已經上漲了百分之十五的工資，現在一來，更是財大氣粗，直接讓他們準備的方案按頂格走，一句不缺錢，就已經讓他們知道，這是來了真財神。

　　以前摳摳搜搜的日子將一去不復返了！

　　每個人心裡都有這麼一個念頭。

　　「吃完飯，大家就趕緊動起來，上午我們開會說的運營方案，要儘快安排下去，第一次打這麼富裕的仗，咱不能掉鏈子！」

　　這是運營部的負責人對手下說的。

　　「聯繫企鵝，聯繫快音，聯繫....反正別怕花錢，要把這兩首歌第一時間鋪到所有渠道上，讓不管哪個平台的用戶，都能在節目播出後，可以在平台首頁看到這兩首歌！」

　　這是渠道部負責人說的。

　　「母帶儘快發給生產線那邊，我們要儘快把單曲CD趕出來！」

　　這是發行部負責人給手下的命令。

　　.........................

　　吃過飯，周婉兒在給葉清河做按摩的時候，蘇妙兒好奇地也在另一邊學著周婉兒的手法。

　　「你這手法是從哪裡學的？怎麼感覺還挺專業的？」

　　「我專門去學過一段時間的護理，不要小看這些手法，這可是專業的康復護理按摩手法。」

　　周婉兒一臉的自豪，這個手法她學的時候，老師都說她學到了精髓，還想勸她要不要大學學護理專業，說她真的是天生護理聖體。

　　「哦～～」

　　蘇妙兒恍然，她想到了周婉兒為什麼不會開車了。

　　「哦什麼哦？搞得你好像知道了什麼一樣！」

　　周婉兒並沒有意識到自己不經意的一句話暴露了昨天沒有跟蘇妙兒說的秘密。

　　「葉清河，你命真的....」蘇妙兒扭過頭想說葉清河命好，怎麼會遇到周婉兒這麼好的女孩，不過看到躺著不動的葉清河，這話又說不出口了。

　　命好能這樣麼？

　　可是不這樣，也沒有機會看到周婉兒這麼好的一面。

　　「確實挺好的！」

　　葉清河猜到她想說什麼，笑著回道。

　　命確實挺好的！

　　這麼好的女孩，不是每個人都能遇得到的。

　　百年一遇田潤葉，千年一遇田曉霞，萬年一遇賀秀蓮。

　　他覺得周婉兒就屬於萬年一遇的。

　　「你倒是清楚！」

　　葉清河的回答讓蘇妙兒有種知己的感覺，雖然自己沒有說出來，但是葉清河第一時間就能get到自己想說什麼，並立馬說出來。

　　「你倆說啥小秘密呢？」

　　周婉兒在一旁秀眉輕皺，怎麼這兩個人還有自己不知道的事情了？

　　「略略略，就不告訴你！」

　　蘇妙兒伸手扮了個鬼臉，一臉的得意。

　　「沒啥，就是...」

　　葉清河笑著想要解釋，不過剛開口就被蘇妙兒用手給捂住了嘴：「別跟她說！昨天她還跟我說有秘密呢，今天我們也有秘密，不告訴她！」

　　說完，還故意沖著周婉兒挑挑眉，那小表情，就差有個小尾巴了。

　　「吃完了麼？吃完了的話，我們就繼續吧？」

　　甄老師敲開休息室的門問道。

　　時間太緊了，必須得加班加點才能讓兩人在登台前有較大的改善，所以午休什麼的，有吃飯的這會功夫加上半個小時就足夠了。

　　「好的！馬上！」

　　周婉兒沒再追問蘇妙兒，趕緊動手幫著葉清河按了起來。

　　等一套按完，周婉兒臉上都出了一些細細的汗珠。

　　蘇妙兒則是沒有再搗亂，一直在一旁看著周婉兒怎麼做，把這些動作手法記在心裡。

　　等兩人離開後，休息室安靜下來，葉清河伸手打開平闆，進入清木的網上圖書館。

　　在秦思明給他把許可權開到最大後，很多數學以及相關學科方面的書他都不用再去網上找，直接就可以在圖書館裡看了。

　　這極大地方便了他。

　　AI智能的問題他還一直沒有解決，他的下一個問題，準備解決的就是這個。

　　這個相比於物流的問題，要難得多，如果說物流的問題是數學皇冠上的明珠，那麼這個就是開闢新的學科才能解決的。

　　他沒有爭著去堆模型調參數，而是從最底層的地基開始啃。

　　這些天，沒事他就泡在泛海分析與凸優化裡，把Lipschitz連續性、強凸性、對偶問題一條條推到紙面上，直到那些複雜的不等式在腦子裡變成直覺。

　　還有概率論與隨機過程，從鞅論、大數定律，到高維空間中的集中不等式，一點點把「不確定性」這件事，拆成可計算、可控制的數學結構。

　　真正觸及AI核心的部分，他是在計算學習理論裡打通的。

　　VC維、Rademacher複雜度、泛化誤差界，這些決定模型到底「到底能不能真正學會」的理論，他不隻是看懂，而是親手推導每一條界的鬆弛與收緊，理解深度學習為何能在參數遠超樣本量的情況下，依然不崩、不爛、不記住雜訊。

　　再往上，是表示學習與流形學習。

　　他默認高維數據本就落在低維光滑流形上，用黎曼幾何的眼光去看梯度下降，把優化過程理解成流形上的測地運動，而不是簡單的向量更新。

　　那些別人靠「煉丹」碰運氣的結構設計，在他這裡，變成了拓撲不變數與幾何先驗的嚴謹選擇。

　　最前沿的部分，他則直接紮進神經符號系統與因果推理的研究領域。