第130章 一场特殊的「面试」（1/2）

第二天上午九点，806实验室那扇崭新的玻璃门，准时被敲响了。

林浩走过去开门，门外站著的，是一个略显侷促的身影。正是那个简歷上看起来有些憨厚的男生——韩立阳。他穿著一件洗得有些发白的夹克，背著一个半旧的双肩包，脸上带著新生的紧张和对未来的忐忑。

“师兄好，我是韩立阳，是陈教授让我今天过来报到的。”他看到林浩，连忙微微鞠躬，语气恭敬而又小心翼翼。

“你好，我是林浩。”林浩笑著对他点了点头，將他让了进来，“不用这么客气，进来吧。”

韩立阳走进这间他梦寐以求的、充满了“黑科技”气息的实验室，眼神里，充满了如同刘姥姥进大观园般的、掩饰不住的震撼和好奇。

就在这时，门口又出现了一个身影。

秦峰，也准时到达。

与韩立阳的拘谨不同，他的姿態要从容得多。他穿著一件剪裁合体的休閒西装，手里提著一个最新款的笔记本电脑包，眼神中，带著一丝自信的、审视的意味。他像一个经验丰富的求职者，在不动声色地，评估著这个未来“新东家”的环境和实力。

两个背景、性格、气质都截然不同的年轻人，在806实验室的门口，第一次相遇，彼此打量了一眼，空气中，瞬间，瀰漫开了一丝微妙而又奇特的氛围。

“都来了？”

陈默的声音，从里面的会议区传来。

他没有出现在门口迎接，而是早已和高翔、徐涛，等在了那张巨大的椭圆形会议桌前。

“进来吧。”

韩立阳和秦峰，一前一后，走进了会议区。当他们看到，会议桌的主位上，坐著的並非陈默，而是林浩、高翔、徐涛这三位看起来与他们年龄相仿的“师兄”时，两人的脸上，都闪过了一丝诧异。

陈默，则像一个事不关己的“旁观者”，抱著一杯热茶，隨意地，坐在了最靠边的位置上。

“想进我的团队，可以。”陈默吹了吹杯中的热气，平静地，宣布了今天的规则，“但不是我说了算。”

他指了指桌前那三位，表情各异的“面试官”。

“得他们三个，同意。”

“今天，你们每个人，都有三十分钟的时间，来展示自己，並回答他们的问题。现在，谁先来？”

这番不按常理出牌的开场白，让秦峰那自信的眼神里，闪过了一丝错愕。而本就紧张的韩立阳，更是下意识地，攥紧了衣角。

面试，正式开始。

韩立阳，作为背景更“弱势”的一方，被安排在了第一个。

他显然是为此做了精心的准备，將自己硕士期间做过的、那些虽然略显粗糙但工作量极其扎实的课题，做成了一份中规中矩的ppt。

他站在巨大的电子白板前，声音因为紧张而微微有些发抖，但讲述的內容，却条理清晰，逻辑自洽。

徐涛和高翔，並没有提问。他们知道，对於一个没有接触过顶级科研训练的学生，去苛求他理论和算法上的深度，是不公平的。

而林浩，作为主面试官，他的问题，也显得有些“不按常理”。

他没有问任何关於“创新性”和“科学意义”的宏大问题。

他问的，全是细节。

“在你这张xrd图谱的二次擬合中，你为什么选择了高斯函数，而不是洛伦兹函数？依据是什么？”

“在你这张金相照片里，左下角这个区域，出现了明显的侵蚀不均匀现象，你分析过是什么原因导致的吗？是样品本身的问题，还是製备过程中的污染？”

“在你这份失败的实验记录里，你只写了『结果不理想』。那么，你后来，有没有尝试，去復盘整个实验流程，找到那个最可能导致失败的、关键的变量？”

一个个问题，如同一把把精准的手术刀，切向了韩立阳整个科研工作中，最细微、最不起眼的角落。

这些问题，考察的，不是天赋，不是才华。

而是，一个科研工作者，最基本，也最重要的——態度。

是对细节的较真，是对失败的復盘，是对科学的敬畏。

韩立阳被问得满头大汗，ppt里好几个他自己都忽略了的“瑕疵”，都被林浩，毫不留情地，揪了出来。

但他没有丝毫的隱瞒和辩解，只是老老实实地，承认自己的不足，並给出了他当时力所能及的、最诚实的思考。

三十分钟后，当韩立阳的匯报结束，深深地鞠了一躬，回到座位上时，他的后背，已经被冷汗浸湿了。

林浩、高翔、徐涛三人，对视了一眼，都从对方的眼中，看到了一个共同的、初步的结论：

这个韩立阳，基础虽薄，但態度端正，是一块，可以雕琢的璞玉。

接下来，轮到秦峰。

整个会议室的画风，瞬间，就变了。

如果说，韩立阳的匯报，像一个战战兢兢的、前来赶考的书生。

那么，秦峰的展示，则更像一个经验丰富的、前来“秀肌肉”的顶级技术专家。

他没有用ppt，而是直接，將自己的笔记本电脑，连接上了投影。

他打开一个个充满了炫酷代码和三维动画的程序，自信地，展示著他那些令人眼繚乱的编程项目和算法模型。

从基於python的有限元二次开发，到用c++编写的高效图像识別算法，再到那个他引以为傲的、独立编写的简易版分子动力学模擬程序……

他的技术实力，无可挑剔。

而高翔和徐涛，这两个同样站在技术链顶端的男人，也终於，提起了精神。

一场高水平的“技术攻防战”，正式打响。

“秦峰同学，”高翔率先发问，直指核心，“在你这个分子动力学程序里，求解运动方程的积分器，用的是经典的velocity-verlet算法。在小体系里，它很稳定。但如果，我们要处理一个上百万原子的、使用了机器学习势函数的复杂体系，你认为，这个算法，可能会出现什么问题？”

“误差累积效应。”秦峰几乎是脱口而出，脸上，带著强大的自信，“长时间模擬下，微小的计算误差会不断累积，最终可能导致系统能量不守恆，甚至崩溃。解决方案，可以考虑引入更高阶的积分器，或者像google ai提出的那样，採用自適应时间步长的辛积分器。”