他知道，通过这次“真心话”，他成功地将“林默才是更适合一菲”的观念，像一颗种子一样，更深地植入了胡一菲的潜意识里。

目的再次达成。接下来，他需要做的，是在现实中，进一步展现自己与胡一菲在精神和能力上的高度契合。

连续几天，胡一菲都把自己关在房间里，对着电脑屏幕冥思苦想。她博士后研究的一个关键部分遇到了瓶颈，一个关于社会群体行为模式量化分析的模型构建，始终无法找到理想的突破口。尝试了多种统计学方法，查阅了大量文献，甚至请教了校内的几位前辈，都收效甚微。

这天晚上，胡一菲揉着酸胀的眼睛，端着一杯已经冷掉的咖啡走出房间，想去客厅透透气。客厅里只有林默在，他正戴着耳机，手指在笔记本键盘上飞快地敲击着，屏幕上是密密麻麻的代码和图表。

看到胡一菲出来，林默摘下耳机，随口问道：“胡老师，还在忙？”

“是啊，”胡一菲叹了口气，在沙发上坐下，脸上难掩挫败感，“卡住了，一个数据模型怎么都建不起来，找不到合适的变量和算法。”

林默放下手中的工作，略带好奇地问：“哦？是关于什么方面的模型？如果不涉及保密的话，介意跟我说说吗？我对数据分析也挺感兴趣的。”

胡一菲犹豫了一下。她知道林默懂电脑，但社会学的数据模型和他平时捣鼓的那些金融或者程序代码，应该不是一回事吧？不过，反正也束手无策了，多个人聊聊或许能有新思路。

于是，她简略地将自己遇到的难题描述了一遍：如何在庞杂的社会调查数据中，剔除噪音干扰，精准地捕捉到反映特定群体行为模式的关键特征，并建立一个具有预测性的量化模型。她提到了自己尝试过的几种传统统计学方法，以及它们的局限性。

林默一边听，一边手指在自己的笔记本上快速敲击着，像是在搜索着什么。等胡一菲说完，他沉吟片刻，然后开口道：“胡老师，您提到的几种方法，在处理这种高维度、非线性、且充满随机干扰的社会数据时，确实容易陷入困境。传统的统计学思维，有时候可能过于追求‘因果关系’的显性表达。”

胡一菲点了点头，这正是她苦恼的地方。

林默继续说道：“您有没有考虑过……引入一些机器学习，或者说，人工智能领域的算法思路？比如，利用‘无监督学习’里的聚类分析，先让机器自动去发现数据中潜在的群体特征和模式，而不是预设变量；或者，尝试使用像‘梯度提升决策树’（GBDT）