屏幕上不是代码，是一串不断变化的曲线。
    损失值一点点下降，又在某个位置停住。日志一行一行刷新，像在记录一种看不见的过程。
    程越盯着屏幕，没有动。
    他三十四岁，AI研究人员。
    这个领域听起来很前沿，甚至带着一点未来感。但他的大部分时间，其实是在和“不稳定”打交道。
    “它不总是按你想的来。”他说。
    他最早接触人工智能，是在大学。
    那时候，他觉得很直接——数据、模型、训练，只要把这些组合好，就能得到结果。第一次看到模型学会识别图像时，他有一种很明确的成就感。
    后来问题变复杂了。
    数据不干净，模型不收敛，结果不稳定。有时候改了一个参数，效果反而变差；有时候什么都没动，结果却波动很大。
    他开始意识到，这不像传统工程。
    “更像是在试探。”他说。
    他的工作，不只是写代码。
    还要读论文、设计实验、调参数、分析结果。很多时候，一天的工作结束，成果只是一点点变化，甚至只是排除了一个错误的方向。
    “知道不行，也是进展。”他说。
    他有过连续几周卡在同一个问题上的经历。
    模型总是在某个阶段崩掉，找不到原因。他试过改结构，换数据，调整训练方式，都没有明显改善。
    那段时间，他每天都在重复类似的尝试。
    外人看不出来区别，他自己却能感到细微的变化。
    直到有一天，他发现一个不起眼的细节——数据预处理里的一处偏差。
    改完之后，模型开始稳定。
    不是突然变好，而是慢慢回到可控的状态。
    那一刻，他没有兴奋。
    只是松了一口气。
    “至少能继续了。”他说。
    他的工作环境很安静。
    实验室里，大多数人都在自己的屏幕前。有时候会讨论，但更多是各自推进。白板上写着一些公式和结构图，擦了又写。
    他不太习惯太多打断。
    一旦进入状态，他可以坐很久。时间在这种时候变得很快，也很模糊。
    他的电脑里，有很多版本的模型。
    不同参数、不同结构，每一个都对应一次尝试。有的成功，有的失败，但他都会保留一段时间。
    “路径也重要。”他说。
    他的生活，有点被研究节奏影响。
    有重要实验的时候，他会盯到很晚。没有进展的时候，也会一直想。哪怕离开实验室，脑子里还是在回放那些结果。
    他试着让自己停下来。
    比如散步，或者看一些和专业无关的东西。但有时候，一个新的想法会突然冒出来，他还是会记下来。
    他有过一段关系。
    对方问他：“你一天都在想什么？”
    他说：“一个问题。”
    对方笑了一下，又问：“那我呢？”
    他没有马上回答。
    不是不在意，而是他发现，很难把两种注意力同时放得很完整。
    后来他们分开。
    没有激烈的冲突，只是慢慢意识到节奏不同。
    他也在调整。
    不是减少研究，而是学着在某些时候，把注意力放回现实。
    有一次，一个学生问他：“做这个最重要的是什么？”
    他想了想，说：“耐心。”
    对方点头。
    他又补了一句：“还有接受不确定。”
    因为这个领域，没有稳定的路径。
    很多东西，是边走边看。
    夜里，实验室只剩几个人。
    屏幕的光很亮，外面已经安静下来。程越看着新的结果，曲线开始变得平滑。
    他没有立刻结束。
    又多跑了一轮。
    确认。
    然后才关掉一部分程序。
    风从窗缝里进来，很轻。
    他坐了一会儿。
    像是在等那个过程完全落地。