论文、他们的实现代码、以及一些失败的改进尝试记录。

张诚再次投入到高强度的研读和思考中。

他意识到，这个算法的核心问题在于其对数据动态性的适应机制过于“启式”

，缺乏坚实的理论锚点。

他联想到了在泛函分析和随机过程理论中一些处理非平稳系统的方法，或许可以将其思想引入，为这个自适应算法建立一个更严格的随机近似框架。

然而，理论的融合并非易事。

他构建的初步模型在模拟测试中，虽然稳定性有所提升，但收敛度却显着下降，陷入了“鱼与熊掌不可兼得”

的困境。

项目组里一位负责核心代码实现的博士生王磊（性格有些技术人的执拗），在视频讨论中直接表达了失望：

“张同学，你这个新框架理论上是更严谨了，但度慢这么多，在实际系统里根本没法用啊。

我们需要的不是完美的理论，是能用且好用的算法。”

面对质疑，张诚没有气馁，反而被激了斗志。

他意识到自己可能过于追求理论上的“完美”

，忽略了工程上的“效率”

约束。

他重新审视整个推导过程，寻找可以优化计算复杂度的环节。

连续两天，他几乎不眠不休，对模型进行了数轮精简和优化，引入了更巧妙的近似计算，并严格证明了这些近似不会破坏核心的理论保证。

这个过程，更像是一场与自己原有思维定式的博弈。

第三天，他将修改后的方案和新的理论分析给了项目组。

这一次，王磊在邮件回复中只写了三个字：“有点意思。”

随后，他附上了一份初步的仿真对比报告。

结果显示，新算法在保持了接近原版算法度的同时，在各种模拟的“概念漂移”

场景下，稳定性（以累计误差衡量）提升了过百分之二十五，并且次给出了算法在非平稳环境下的收敛率理论上界。

韩东升教授立刻打来了电话，语气兴奋：“张诚！

太好了！

王磊那小子平时可难得夸人！

你这个改进，简直是把我们从经验的泥潭里拉到了理论的康庄大道上！

我们立刻开始集成测试！”

这一次的项目参与，张诚更多是通过远程协作。

他负责核心理论的完善与证明，王磊等人则负责代码实现和大量实验验证。

虽然存在地理距离，但频繁的线上会议和邮件往来，让这个临时的跨地域团队运转高效。

王磊也从最初的质疑者，变成了张诚方案的积极拥护者和高效执行者，两人在技术细节上的讨论常常持续到深夜。

两周后，基于张诚理论改进的新算法，在交大团队构建的多个真实数据集基准测试中，全面越了原有算法以及几种国际上的主流方法。

项目组决定将这一成果撰写成论文，投往数据挖掘领域的顶级会议。

在讨论作者排序时，韩东升教授坚持将张诚列为共同第一作者。

“这个突破的核心思想是你提出的，理论证明也是你主导完成的，这是你应得的。”

张诚对此感到些许意外，但并未推辞。<