发现自己已经两天没主动问过第一次诊断的第十六意味着什么。那张榜仍然贴在一楼，她每天经过，却渐渐不再抬头。实验课上她还是稳定，陌生器材不再让她慌，误差分析也比过去完整，但这些事情现在更像一种可靠的底盘；真正让她晚上回去还想继续翻草稿纸的，是下午那个没有人知道最终会长成什么样的问题。
她给原既白发消息时已经快十一点。
不是成绩，也不是雪。
她拍了自己被划得乱七八糟的一张纸，最上面原来的问题被横线划掉，下面又写了三个新问题。
原既白很快回：“你们题目允许改？”
“没有题目。”
那边安静了一会儿。
“什么意思？”
江遥把纸袋任务解释了一遍，又说他们第一天以为找到一个不错的指标，第二天新数据一来，发现不成立，现在正在找是什么条件决定两种不同路径。
原既白问：“你们知道原始系统是什么吗？”
“不知道。”
“变量的物理意义呢？”
“不全知道。”
“还能做？”
江遥靠在床头，看见这句话笑了。她几乎能想象原既白皱眉的样子，因为对他来说，一个系统连变量定义都不完整，简直像有人故意拆掉楼梯让他上楼。
她回：“能。只是不能先假装知道。”
原既白过了一会儿发来一张图，是他今晚机器学习实验的结果。江遥看不懂所有细节，只看见同一批图片经过不同压缩以后，模型输出概率明显漂移。
“它又看背景了？”她问。
“不完全是背景。”
“那看什么？”
原既白打了很久字，最后只发来一句：“所有我们没想到它会看的东西。”
江遥盯着这句话看了一阵，忽然坐直。
“那你为什么一定要先定义哪些是它不该看的？”
原既白没有马上回答。
江遥继续打字，却在发出去以前停下来。她本来想说，能不能反过来，从模型输出对各种变化的敏感方式里，自己找出它到底在依赖什么。可是她觉得这句话还不够清楚，于是删掉重写：“你现在是一个因素一个因素试，对吧？背景、亮度、压缩、角度。有没有可能不先列因素，让数据自己告诉你哪些变化在它眼里其实是一类？”
这一次，原既白很久没有回复。
江遥以为他去洗漱
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