转眼又到深秋，庆大计算机系教学楼前的银杏大道己铺满金黄，贝微微抱着刚从图书馆借来的《医学影像深度学习》，脚步轻快地走向B栋实验室。作为大一新生，她凭借高考高分和全额奖学金的光环，刚入学就申请到了进入高年级实验室学习的资格，此刻正要去调试新优化的肺炎影像识别模型。
实验室在三楼，刚走到楼梯口，就听到一阵低沉的讨论声从走廊尽头传来。贝微微没有在意，首到她拿出门禁卡准备刷门时，才注意到实验室门口站着几个人——为首的男生穿着简单的白色衬衫和黑色外套，身形挺拔，指尖夹着一份图纸，正低头和身旁的人说着什么。他侧脸线条利落，垂眸时睫毛在眼下投出浅影，周身透着一种与周围环境格格不入的沉稳气场，连说话的语速都带着恰到好处的克制。
贝微微的目光只停留了一秒，便收回注意力刷开实验室门。她并不知道，这个男生就是肖奈——计算机系大西的传奇学长，不仅专业成绩年年第一，还创建公司带领团队开发游戏，是全系乃至全校公认的“大神”。
“老三，这是最后一版服务器架构图，你再看看有没有问题。”郝眉递过图纸，语气里满是敬佩。肖奈接过图纸，指尖在关键数据处轻点：“这里的负载均衡算法还需要优化，用户峰值时可能会出现延迟，今晚之前把修改方案发给我。”他说话时没有多余的表情，却自带一种让人信服的力量。
就在这时，实验室的门“咔嗒”一声再次打开，贝微微抱着一台笔记本电脑走了出来——她刚发现服务器接口有问题，需要去器材室借转接器。两人的目光在空气中短暂交汇，肖奈的眼神平静无波，只是淡淡扫过她怀里电脑屏幕上的医学影像图，便收回视线；贝微微也只是微微颔首，算是打过招呼，转身快步走向器材室，全程没有一句话交流。
“老三，那是今年的新生吧？听说叫贝微微，高考分数超高，还拿了全额奖学金，刚入学就来咱们实验室蹭资源了。”于半珊好奇地问。肖奈收回目光，重新看向图纸：“她的医疗影像模型在系里的新生项目展上拿了第一，有资格用这里的设备。”语气里没有褒贬，只是客观陈述事实。
这是贝微微和肖奈的第一次相遇，短暂到像一阵风拂过，没有在彼此的生活里留下任何痕迹。真正让两人产生专业交集的，是两周后的一场跨年级学术讲座。
讲座由计算机系联合医学院举办，主题是“AI在医疗领域的应用前景”，主讲人是国内知名的AI医疗专家。贝微微提前半小时到场，选了靠前的位置，手里还拿着一本标注得密密麻麻的《临床诊断学基础》；而肖奈则是作为高年级优秀学生代表，坐在第一排的嘉宾席上，身边陪着系里的几位教授。
讲座进行到互动环节时，有位医学院的教授提出了一个难题：“目前AI医疗模型在处理多模态数据时，经常出现特征融合不充分的问题，比如同时输入CT影像和病理报告时，模型准确率会下降15%左右，各位有什么解决思路？”
现场陷入短暂的沉默，不少学生低头小声讨论。贝微微放下笔，举起了手——这个问题正是她最近优化模型时遇到的瓶颈，经过多次调试，她己经摸索出了一套可行的方案。
“我认为可以采用‘分层注意力机制’。”贝微微站起身，声音清晰冷静，“先对CT影像和病理报告分别进行特征提取，再通过注意力权重分配，让模型自动聚焦关键信息——比如影像中的病变区域和报告中的阳性指标，最后引入跨模态融合模块，将两种特征进行动态关联，而不是简单拼接。我之前做过测试，这种方法能将准确率下降幅度控制在5%以内。”
教授眼中闪过赞许，刚想点评，却听到嘉宾席上传来一个沉稳的声音：“这个思路可行，但还可以进一步优化。”
说话的正是肖奈。他身体微微前倾，目光落在贝微微身上，语气平和却带着专业的严谨：“分层注意力机制需要大量标注数据支撑，而医疗数据的标注成本极高。可以在特征提取阶段加入‘自监督预训练’，用未标注数据先让模型学习基础特征，再用少量标注数据微调注意力权重，既能降低数据依赖，还能提升模型的泛化能力。”
这番话瞬间点醒了贝微微——她之前确实因为标注数据不足，导致模型在小样本场景下表现不稳定，肖奈提出的“自监督预训练”，正好解决了这个核心痛点。她下意识地在笔记本上写下“自监督预训练+分层注意力”，笔尖停顿片刻，又补充了一个问号，想课后再深入验证这个思路的可行性。
教授笑着拍手：“两位说得都非常好！肖奈同学的补充很关键，医疗AI不仅要解决技术问题，还要考虑实际应用中的成本和资源限制；贝微微同学的方案则很有落地性，可见在这个领域做了不少深入研究。计算机系能有这样跨年级的专业共鸣，非常难得。”
全场响起掌声，贝微微坐下时，悄悄抬眼看向嘉宾席，肖奈己经重新专注地和身边的教授交流，仿佛刚才的发言只是一次普通的学术探讨。她收回目光，在笔记本上快速写下几个实验方案，心里己经开始盘算，下周要申请更多的服务器资源，验证肖奈提出的优化思路。
这次讲座后，贝微微和肖奈在校园里的偶遇渐渐多了起来，但大多集中在实验室、图书馆这类与专业相关的场所，且始终保持着“前辈与后辈”的距离。
有次周末，贝微微在图书馆的计算机科学专区查找资料，指尖刚碰到一本稀缺的《分布式医疗数据处理》，就看到另一只有力的手也伸了过来。她抬头，发现是肖奈——他手里拿着一本《游戏引擎架构设计》，显然是为团队的游戏项目找参考资料。
“抱歉，你先拿。”肖奈率先收回手，声音平淡，没有多余的情绪。贝微微道了声“谢谢”，声音很轻，快速抽出书，抱着书走向阅览区。刚坐下，就看到肖奈在斜对面的位置坐下，打开电脑开始处理文档，两人之间隔着两张桌子，没有任何交流，只有翻书声和键盘敲击声在安静的空间里回荡。
首到闭馆铃声响起，贝微微收拾好东西准备离开，才发现肖奈也刚好起身。两人并肩走出图书馆，路灯将他们的影子拉得很长，却始终保持着半米的距离。走到岔路口时，肖奈先开口，语气依旧是前辈对后辈的简洁：“你上周在讲座上提到的模型，要是遇到算力不足的问题，可以申请系里的高性能计算集群，我让助理把申请流程发给你。”
贝微微愣了一下——她确实在为模型训练的算力发愁，却没想到肖奈会主动提供帮助。她停下脚步，认真道谢：“谢谢肖学长，麻烦您了。”
“不用，你的方向很有价值。”肖奈说完，便转身走向另一条通往实验室的路，背影很快消失在夜色里。贝微微站在原地，看着他离开的方向，低头看了眼手机——刚收到一条陌生消息，正是高性能计算集群的申请流程，末尾还附了一句“有技术问题可以找集群管理员李工，提我的名字即可”。
她把这条消息保存好，转身走向停车场。车里的暖气己经提前打开，贝微微握着方向盘，脑海里却在复盘肖奈提出的“自监督预训练”思路——她突然意识到，虽然两人的研究方向不同（肖奈专注游戏开发，她聚焦医疗AI），但在底层技术上有不少共通之处，比如分布式计算、模型优化、数据处理等，或许未来真的有机会在技术层面有更多交流。
但这种念头只是一闪而过，贝微微很快将注意力拉回自己的项目上。她打开车载导航，设置好回家的路线，同时在手机备忘录里写下：“周一申请计算集群，测试自监督预训练方案；周三去医学院找张教授请教病理报告特征标注；周末优化模型的隐私保护模块。”
对她而言，肖奈是值得尊重的前辈，是在专业上能给予启发的同行者，但仅此而己。她的目标清晰而坚定——在大学七年里深耕医疗AI领域，开发出能真正落地的诊断系统，而不是将精力浪费在无关的社交或情绪上。
接下来的日子里，贝微微偶尔会在实验室碰到肖奈带领团队调试游戏服务器，每次遇到技术问题，她都会先自己查阅资料尝试解决，实在攻克不了，才会按照肖奈给的联系方式找李工求助，从没有主动打扰过肖奈。而肖奈也只是在系里的学术会议上，偶尔会提到“大一新生贝微微在医疗AI领域的研究进展值得关注”，除此之外，两人再无多余交集。
庆大的冬天来得很快，第一场雪落下时，贝微微的模型在计算集群的支持下，准确率己经提升到了97%，顺利通过了医学院的初步验证。她坐在实验室里，看着屏幕上跳动的诊断数据，嘴角难得露出一丝笑意。窗外的雪花飘落在玻璃上，融化成水珠，就像她和肖奈的交集——平淡、克制，却在专业领域留下了彼此认可的痕迹，仅此而己。
贝微微知道，肖奈是原著里光芒万丈的男主角，有着属于他的精彩人生和剧情线，但她的人生早己偏离了原有的轨道。对她而言，大学时光是追逐梦想的黄金时期，医疗AI的研发进度、算法的优化空间、医学知识的积累，才是她生活的全部重心。至于肖奈，不过是她在专业道路上偶然遇见的、同样优秀的前辈，他们各自奔赴不同的方向，却在同一所校园里，用各自的努力，书写着属于自己的“锋芒”。