有活动的时候会分开。江遥这一次没有急着补一个更大的统一理论，而是把这些例外单独圈起来。她慢慢发现，如果系统有不同状态，那么最好的五个位置也可能跟着变。平常工作日需要的一组传感器，未必适合节假日或暴雨。所谓“最优位置”很可能根本不是一个永远固定的答案。
顾老师走过来，看见她们画了两套方案，问：“为什么不选一套？”
江遥说：“因为我们现在假设城市只有一种正常状态，好像每天只是车多少不同。但如果不同日子的关系本身会变，那五个点也许不应该永远固定。”
“那政府已经买了五个固定传感器怎么办？”
“那就得承认它只能看见一部分。”
“还能不能做得更好？”
江遥没有马上回答。她看了一会儿地图，把其中一个原本计划安装固定传感器的位置划掉，换成了一辆可以移动的检测车。“如果四个固定，一个能动呢？平时用固定点建立基准，特殊情况再把第五个放到最不确定的地方。”
顾老师问：“为什么是第五个，不是三个固定两个移动？”
江遥笑了：“这个要算。”
顾老师也笑了，没有再问。
这个小小的交通题后来并没有变成什么惊人的理论成果。十组里至少有三组想到过类似的“不要重复采样”，还有一组用更成熟的数学方法直接算出了五个代表点，预测精度甚至比江遥这一组更高。可江遥真正记住的不是结果，而是自己第一次主动停住了继续抽象的冲动。她知道可以把这个问题写成矩阵、相关结构甚至更复杂的优化模型，却先让自己一直停留在“如果你只有五双眼睛，该站在哪里”这个最简单的问题上。令人意外的是，问题没有因此变浅，反而越来越深。
同一天晚上，原既白正在做一件表面上和交通传感器毫无关系的事情：给自己删实验。
过去两个星期，他为了比较不同机器学习模型到底依赖什么，已经设计了几十种图像扰动：背景替换、亮度变化、分辨率降低、边缘压缩、局部遮挡、颜色偏移，还有一些连宋弈都觉得“正常图片绝对不会这样变化”的极端测试。每一个测试都能得到结果，每一种结果似乎都能解释一点东西，真正的问题却变成了——测试越来越多以后，他已经不知道自己究竟学到了什么。
叶老师远程看完他们最新报告，只问了一句：“如果你只能留下五个测试，你留哪五个？”
原既白第一反应是这个问题没有意义。不
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