“约束层完成70%。”他说，声音平淡，“但核心的交易预测算法，我现在遇到瓶颈。”
陈博士走到他身侧，低头看屏幕上的代码结构图。密密麻麻的函数调用关系，像一张缠了几十匝的蜘蛛网。“什么瓶颈？”
“数据。”丁一没绕弯子，直接点在那个代表模型训练模块的方框上，“我需要实时的、高精度的全球市场数据流，来做最后阶段的训练和验证。你们给的测试集是三个月前的数据，讲真的，三个月，够市场结构变两轮了。用这个数据集调出来的参数，上线跑真实行情，准确率能过40%我都算它超常发挥。”
陈博士没接话，手指在平板边缘轻轻点着，像在评估这话里的技术含量，也像在盘算别的什么。
丁一没等他问，继续说下去：“说白了，你们想要的是能跑、能赚钱的‘先知’，不是一堆能跑但赚不到钱的代码。那你们就得给我喂数据，而且是新鲜的、带当前市场特征的实时数据。”
陈博士抬起眼皮：“平台有卫星链路，可以获取实时金融数据。但你的工作站不能直接连外网，这是安全规定，没得商量。”
“我没要求直接连。”丁一答得很快，像是早就准备好这个答案，“给我一个离线数据包，每天更新一次。或者——”
他停顿了半秒，刚好是正常人思考措辞的长度。
“或者给我开一个受限的、只读的数据接口。我写个自动化脚本定时去抓，拉到本地再解析。这样既不会暴露平台的内网结构，又能让我拿到能用的数据。”
安德森一直站在门边，这时候冷笑了一声：“你想借机接触网络？”
丁一转过头，迎上他的视线。不是对抗，是那种技术人员跟非技术人员解释问题时特有的、带着点疲惫的耐心。
“如果我想接触网络，就不会主动提‘只读’和‘离线’。”他说，“我是个写代码的，我知道安全边界在哪里。但我也知道，没有数据喂的AI，就是一堆没有引擎的废铁。你给它喂垃圾，它给你吐垃圾。你们费这么大力气把我弄来，不是为了要一堆垃圾吧？”
安德森没再说话，但眼神里的怀疑没退。陈博士沉吟了几秒，转身示意安德森跟他出去。
门关上。
丁一靠进椅背，把
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