链接。邮件正文只有寥寥数语：
“苏晚，展信佳。清北与MIT有个短期交流项目，我准备申请。附件是我草拟的材料。若方便，可否请你从那边研究者的角度，看看研究设想是否有价值，或有无明显问题？冒昧打扰，敬请见谅。祝好。韩澈”
点击发送。没有期待立刻回复，甚至做好了石沉大海的准备。毕竟，她可能很忙，也可能觉得这请求无关紧要。
然而，出乎意料的是，第二天傍晚，韩澈的手机响了，是一个来自美国的陌生号码。他的心猛地一跳，走到安静的走廊接起。
“喂？”韩澈的声音有些不确定。
“韩澈。”电话那头传来熟悉的声音，清冷，平稳，透过遥远的电波，带着一丝极轻微的、可能是信号造成的金属质感，但确实是苏晚。
韩澈一时语塞，没想到她会直接打电话过来。“苏晚？是我。你……收到邮件了？”
“嗯。”苏晚应了一声，背景音很安静，像是在室内，“你的研究计划，我看了。”
韩澈屏住呼吸，等待下文。
“核心想法有潜力。”苏晚的语速不快，但很清晰，“从‘多模态感知’切入，结合球员追踪数据、比赛事件流甚至可能的生理数据，比我们之前的单模态（轨迹）更贴近实战复杂性。‘层级目标推理’的框架也符合近期多智能体决策建模的趋势，从低层动作到高层战术意图，再到团队目标，这个分层思路是合理的。”
韩澈听着，心中稍定。能得到苏晚的肯定，哪怕只是“有潜力”，也像是一剂强心针。
“但是，”苏晚话锋一转，韩澈的心又提了起来，“问题也很明显。第一，多模态数据融合，特别是异质数据（如轨迹与事件）的早期/晚期融合策略，你提得过于笼统，缺乏具体的技术路径和可行性分析。梅塔教授组里最近在做相关工作，但挑战很大，数据质量和标注是瓶颈。第二，层级目标推理中的‘目标’如何定义和量化？是预设的离散类别，还是学习得到的连续空间？如何保证不同层级目标之间的一致性和可解释性？你只是提出了框架，没有给出可操作的建模细节。第三，也是最关键的，你的研究目标定得有些宽泛。三个月时间，在完全陌生的环境和团队里，解决其中一个子问题，并得到有说服力的初步结果，已经非常困难。你的计划试图覆盖太多，容易失焦，评审可能会认为缺乏可行性。”
她的批评直接、犀利，一如当初在项目讨论中，一针见血地指出模型缺陷时的样子。但此刻
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