肉身得到进一步淬炼，电池技术也在国家层面顺利推进，林天将目光投向了另一个可能引发变革的领域——人工智能。这并非一时兴起，而是他庞大计划中的一环。一个商业帝国的构建，离不开前沿科技的持续驱动，而AI，无疑是这个时代最强大的引擎之一。
他没有选择再次通过“启明”工作组的官方渠道，那样过于正式，也容易过早暴露他过于全面的能力。他决定采用一种更温和、更自然的方式，让这颗种子先在学术土壤中萌芽。
契机很快出现。慕芷晴在分析一组超高分辨率的单细胞转录组数据时遇到了瓶颈。数据量极其庞大，细胞亚群复杂，传统的聚类算法在处理这种高度异质性的数据时，显得力不从心，无法精准识别出一些稀有的、但可能具有关键功能的细胞类型。
“林顾问，”慕芷晴带着困扰找到林天，“这套数据对理解肿瘤微环境很重要，但现有的分析方法总是会丢失很多细节，或者产生过度聚类……”
林天看了看她展示的数据和算法结果，立刻明白了问题所在。当前主流AI模型在处理这种稀疏、高维、且需要强可解释性的生物数据时，确实存在天然缺陷。它们像是一个贪婪的巨兽，需要吞食海量标注数据才能工作，却难以理解数据背后的生物逻辑。
他沉吟片刻，没有直接给出答案，而是拿起笔，在白板上勾勒起来。
“传统的深度神经网络，可以看作是一种密集的、高度连接的‘蛮力’计算。”林天画了一个复杂的网状图，“它擅长发现相关性，但难以捕捉因果和层次逻辑。对于生物系统这种天然具有模块化、稀疏连接和层级反馈特性的对象，或许可以换一种思路。”
接着，他在旁边画了一个截然不同的结构图，由许多相对独立、内部连接紧密、但彼此间连接稀疏的“小模块”组成，模块间通过脉冲式的信号进行异步通信。
“这是一种借鉴了大脑神经网络特点的‘稀疏脉冲神经网络’（SNN）雏形，”林天解释道，“它不追求一次性处理所有数据，而是通过时间编码和稀疏激活，更节能，也更能捕捉数据的动态时序信息和层次结构。结合一些神经形态计算的硬件思路，或许能更好地模拟生物系统的运作方式，尤其适合处理你这种单细胞数据。”
他又简要阐述了几个核心概念，如时序依赖可塑性（STDP）、事件驱动计算等，并指出了几个可能改进现有聚类算法的关键点。
慕芷晴一开始还有些困惑，但随着林天的讲解，她的眼睛越来越亮，仿佛推开了一扇新世界的大门！这种思路完全颠覆了她对AI的认知，但细细想来，却又与生物学的内在逻辑无比契合！
“我……我明白了！”慕芷晴激动地拿起笔记本飞快地记录着，“谢谢林顾问！这个思路太有启发性了！我马上尝试修改算法！”
她如获至宝地离开了，全身心投入到了新算法的构建中。
几天后，慕芷晴的导师，国内计算生物学领域的权威李教授，来检查她的课题进展。当看到慕芷晴展示的、基于林天提出的新思路初步优化的算法模型，在处理那套棘手数据时表现出的惊人效果——不仅能更精细地划分细胞亚群，还能揭示出传统方法无法发现的细胞状态动态转换路径时，李教授震惊得差点打翻手中的咖啡！
“这……这算法模型是你设计的？”李教授难以置信地看着慕芷晴。
慕芷晴有些不好意思地摇摇头：“不是的，导师。是林顾问给了我一些建议，我基于他的思路进行的具体实现。”
“林天顾问？”李教授愣住了。他知道林天在生物医学领域见解独到，却没想到在AI算法架构上也有如此深厚的造诣！这种稀疏脉冲神经网络的概念，在国际上也属于前沿探索领域，而林天提出的结合生物学背景的优化方向，更是极具洞察力！
李教授立刻要走了慕芷晴整理的、关于林天核心思路的简要笔记。他回到自己办公室，越看越激动，忍不住将这份笔记分享给了几位在顶尖AI实验室工作的老友，想听听他们的看法。
这份笔记，如同投入AI学术界的一颗深水炸弹！
起初，几位AI专家还对这种“非主流”的思路抱有怀疑。但当他们按照笔记中的理念，尝试对某些特定任务（如处理动态视觉信息、复杂时序信号分析）进行模型重构后，惊讶地发现，这种稀疏脉冲模型在能效比、处理速度和特定任务的准确性上，竟然展现出惊人的潜力！尤其是在模拟生物感知和认知过程方面，优势明显！
“天才的构想！”
“这为突破当前AI的能效瓶颈和‘黑箱’问题提供了全新的可能！”
“这位林天是谁？哪个实验室的？我们必须联系上他！”
一时间，国内几个顶尖的AI实验室和高校研究组，都开始暗中打听“林天”这个名字。消息也很快反馈到了“启明”工作组和“龙渊”小组那里。
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