同城的第二个星期，两个人反而比第一个星期见得更少。原既白所在的研习组进入了真正的项目阶段，原来那道“有限制冷能力怎么让整栋教学楼尽可能舒服”的题目不再只是纸面练习，学校开放了一栋暑期仍有人使用的教学楼，让六个小组轮流进去测温、访谈和试跑方案。江遥那边也开始把训练从“暑期提高”推到真正的淘汰节奏，七名重点组学生和高三留下来的强手每天一起排名，理论、实验、限时综合测试分别计分，杜老师没有宣布具体淘汰人数，只说八月底留下来的不会是所有人。两个学校在地图上仍然只有几公里，微信里也仍然能随时找到彼此，可日子被切成完全不同的形状以后，一座城市忽然又大了起来。
原既白他们第一版方案的问题已经很清楚：平均温度降低，不代表所有人都更舒服。第二版便增加了一条很直观的限制——不能让任何一个区域热到某个大家明显难以接受的程度。模型看起来因此“公平”了一些，可真正接到楼里试跑，新的问题马上出现。五楼西侧有两间大教室，下午太阳直接晒进来，人数又多，如果一定要把它们和一楼北侧教室控制到接近的温度，就必须把大量制冷能力往五楼倾斜，结果整栋楼总能耗迅速上升。更麻烦的是，现场访谈以后他们发现，同样二十九度，不同人的感受也完全不同：有人坐着写程序觉得还能忍，有人在实验课里走来走去已经满头是汗；靠窗的人晒得难受，空调出风口下面的人却开始嫌冷。唐岑把十几张访谈纸铺在桌上，半开玩笑地说，题目如果只是“让一栋楼舒服”，他们大概应该先申请把所有人改造成同一种人。
林沛不想继续往模型里塞越来越多的参数，提出干脆做一次最简单的现场试验。他们把三种策略分别跑半天：一种只追求整体平均温度最低，一种优先保证最热区域不过线，另一种则不给程序一个唯一答案，而是给不同区域留出可调整范围，让楼里的人自己表达“这里到底有多难受”。最后一种看起来最不“自动”，甚至需要每层选一个人定时反馈。原既白最初觉得这像是把系统没解决的问题重新扔回给人，真正跑起来以后却出现了一个意外：大家并不总要求自己所在区域更凉。有一间一楼办公室明明还可以继续降温，里面的人却主动把优先级让出来，说五楼那群学生下午确实更难受。另一间教室的学生则反过来抱怨，为什么他们人数少就总要被默认“忍一忍”，难道人少就意味着每个人的不舒服更不重要。
这些意见没有一个公式能自动判断谁更有道理。原既白第一次把“平均”“最差”“总能耗
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