联盟开源模型平台“NeuroPredict”的代码仓库在公开后两周内，收获了超过三百次fork和数十个来自全球研究者的改进提交。凌景宿指定的技术团队每天都要审核大量的pull request，其中不乏一些颇具启发性的算法优化和新的特征提取方法。一个来自苏黎世联邦理工学院的小组，甚至贡献了一个基于图神经网络的扩展模块，用于更好地建模大脑网络的空间拓扑结构对干预响应的影响。
“开源生态正在自发进化，速度比预想的快。”凌景宿在向沈瓷汇报时，语气带着科研人员见证新发现的兴奋，“这证明了我们框架的普适性和吸引力。更重要的是，这些外部贡献正在反哺我们自己的模型。GNN模块经过我们的内部测试，对某些复杂网络动态模式的捕捉能力确有提升。”
“但这也意味着，我们的先发优势窗口在缩小。”沈瓷看得更远，“任何人都能基于开源代码开发出有竞争力的预测工具。我们需要思考的是，如何在这个开放生态中，保持‘海神’相关技术的独特价值和领先性。”
“数据和领域知识。”凌景宿回答得直接，“开源的是通用框架。但如何将框架与我们特有的‘微能量调谐’参数、植入体记录的独特信号特征、以及我们从动物实验中积累的神经-行为关联数据深度结合，优化出针对我们技术栈的最佳预测管道，这是外人难以复制的。我们的护城河，在于我们独有的、多维度的闭环数据，以及在此基础上不断迭代的专有算法。”
沈瓷点头：“那么，下一阶段重点，就是加速构建这个‘数据-算法’闭环。个性化猕猴实验的数据，必须高优先级处理和分析。”
第一批个性化参数干预的实验数据，在一周后陆续返回。结果呈现出有趣的差异：在两只猕猴身上，基于“第三只眼”模型推导的个性化参数，相比标准参数，在单次干预后诱发了更显着且特异的网络动态改变，并且伴随更明显的工作记忆任务表现提升。而在另外两只身上，差异不显着。还有一只，个性化参数的效果反而略逊于标准参数。
“模型有预测力，但并非万能。”李维分析数据后总结，“它可能捕捉到了部分关键个体特征，但大脑的复杂性远超当前模型。这很正常，也指明了改进方向——我们需要引入更多维度的基线数据，比如遗传背景、神经递质基线水平、甚至肠道菌群指标，来丰富我们的预测模型。”
凌景宿批准了扩大基线数据采集范围的计划，同时将初步的阳性结果整理成简报，准备提交给联盟，作为开源平台首个有潜力的“应用案例”。科学需要分享成功，也需要坦诚局限。
然而，就在凌景宿团队沉浸在算法与数据交互的深度探索时，NeuraDapt材料的长周期动态测试，暴露出了一个需要警惕的现象。在持续模拟极端异常应力数万次循环后，那种短暂的电极阻抗漂移现象，出现的频率和幅度出现了统计显着的增加。虽然漂移仍然是暂时的、可恢复的，但这种“疲劳累积”的趋势，暗示材料在长期承受非生理性强应力时，其内部的动态平衡机制可能存在某种缓慢的“磨损”或“记忆效应”。
“材料在‘学习’压力模式，但‘学习’的结果是变得更敏感了。”材料团队负责人向沈瓷和凌景宿汇报时，语气凝重，“在正常生理范围内，这或许不是问题。但如果植入体周围因为个体差异、术后并发症或其他原因，形成了持续的异常机械应力环境，这种累积敏感性可能导致长期的电学性能不稳定。”
科恩博士在收到数据后，承认这是一个未预料到的现象，推测可能与动态水凝胶层中某些可逆交联键在反复极端形变下的“弛豫时间”变化有关。他承诺立即投入研究，但也坦率表示，理解和解决这个问题可能需要数月时间。
“这不会影响我们当前的动物实验，因为动物的生理环境相对正常。”沈瓷评估道，“但对我们远期的人体应用设想，特别是对于那些可能因为各种原因导致脑组织机械环境异常的患者，这是一个需要提前警惕和解决的问题。通知NeuraDapt，将此项研究列为联合工作组的高优先级项目。同时，我们的‘材料工具箱’里，需要有应对这种‘机械环境异常’场景的B计划。”
他的应对策略一如既往：不因发现新问题而恐慌，而是将其纳入风险管理框架，并行寻找解决方案。
与此同时，埃琳娜在“数据价值”领域的攻势开始显现实质。一家与“源点生物”有深度合作的欧洲知名医疗数据公司宣布，将启动一项针对帕金森病和阿尔茨海默病患者的大规模、长期、多中心真实世界数据收集计划，并明确表示其采集的数据结构将与“源点生物”的NEA平台分析框架深度兼容。该计划已获得数家大型医保机构和药物公司的支持。
“她在构建一个庞大的、结构化的临床数据池，这将成为她训练更强大算法、并可能未来向药企或医疗机构提供数据服务的基石。”王秘书分析，“规模效应一旦形成，后来者很难超越。她试图用数据规模，来碾压我们还在萌芽期的‘数据-算法’闭环。”
沈瓷沉思片刻：“规模重要，但质量与针对性同样重要。她的数据是泛化的、观察性的。而我们在构建的，是与特定干预技术深度绑定的、高维度的、机制探索性的数据。这是两条不同的路。通知我们的临床合作团队，调整研究设计。除了收集常规临床数据，我们要重点增加与‘微能量调谐’机理探索相关的高频脑电、任务态功能影像、以及特定分子影像 的采集。我们的数据可能量小，但‘浓度’和‘针对性’要高。我们要做‘精品数据’，而非‘粗矿数据’。”
他要在埃琳娜的“数据规模”优势面前，建立起“数据深度”的差异化壁垒。
晚上，沈瓷和凌景宿在书房里，面对着三块屏幕：一块显示着NeuroPredict开源社区的活跃度仪表盘，一块是NeuraDapt材料疲劳测试的曲线图，另一块则是埃琳娜新数据计划的新闻稿。
“开源社区很活跃，这是我们想要的。”沈瓷指着第一块屏幕，“但我们也必须加快自己专有算法的迭代。新材料发现了新的疲劳模式，这提醒我们没有一劳永逸的解决方案。埃琳娜在堆数据量，我们在挖数据深度。感觉像是在三条战线上同时推进。”
凌景宿的视线从材料测试曲线移开，看向沈瓷：“科学探索从来都是多线并行的。开源模型验证了框架的价值，也带来了竞争压力。新材料的问题提前暴露，是好事，让我们有机会在真正应用前解决它。至于数据……”他顿了顿，“我认为深度比广度更重要。理解一个现象背后的‘为什么’，比积累无数个‘是什么’但不知其所以然的记录，更有长远价值。埃琳娜的数据可能能训练出更好的预测模型，但我们的数据可能帮助发现新的机理，那才是颠覆性的。”
沈瓷看着他眼中纯粹而坚定的科学信仰，心中的焦躁被悄然抚平。“你说得对。竞争的维度已经变了。不再是单纯比谁的技术更安全，而是比谁的数据更有洞见，谁的算法更能揭示本质。她在建数据矿山，我们在打科学深井。下一阶段，就看是矿山出产多，还是深井能挖出更有价值的‘源头活水’了。”
他关闭屏幕，房间内只剩下台灯温暖的光晕。“明天，我们各自继续。你盯着个性化实验的下一轮数据和材料疲劳的机理研究。我去推进临床深度数据合作，并准备应对埃琳娜新计划可能引发的资本和市场关注度的倾斜。”
凌景宿轻轻“嗯”了一声，目光落在窗外沉静的夜色里。数据的价值正在被重新定义，算法的竞争刚刚拉开序幕。开源社区在蓬勃生长，新材料在低语警告，对手在构筑规模壁垒。他们站在这个新的十字路口，手握深度探索的罗盘，准备驶入那片由数据密度与算法智慧共同定义的、更加幽深也更加迷人的未来蓝海。