提前畢業的念頭一旦萌生，便在林曉心底牢牢紮了根。
當然，他很清楚，要想提前畢業肯定是有要求的，沒那麼容易。
捷徑不會這麼輕易走通，硬性要求稽核的非常嚴苛。
但是目標還是要有的，萬一要是實現了呢。
拋開雜念，林曉定下心神。
如今有了邦妮教授的親口許可，他終於不用再被拉過去當力工了。
得以穩穩坐在CSAIL實驗室的專屬工作站前，專心開啟自己的研究。
回想從之前生出想法，到現在進入正式驗證，沒想到己經耽誤了這麼長的時間。
他不由得有些感嘆，想要安安靜靜做一場屬於自己的研究，屬實是不太容易啊。
如果簡單概括林曉研究思路的話。
是把DCA首接耦合分析這項原本只用於蛋白質結構預測的傳統工具，全新升級為基因組功能解析的核心引擎。
這一思路，不同於業內常規用法。
是有些顛覆性在的，不然也不會引起邦妮?伯傑的興趣。
目前主流的基因組選擇GS模型，長期存在難以突破的短板，全程依賴加性效應建模。
即便最優狀態下預測準確率能達到五成至九成，卻始終無法精準覆蓋上位效應、顯性效應等複雜的非加性基因互動作用。
而林曉的這套全新框架，恰好精準補齊了行業短板。
透過重構DCA演算法邏輯，首接對複雜基因互動作用建模，徹底將傳統育種的相關性預測，升級為精準的因果關聯解析。
如果框架成立，育種家們就不僅能知道 “哪個雜交組合好”，還能知道 “為什麼這個組合好”。
這能讓他們有針對性地聚合有利的基因型，而不是依賴大規模、高成本的田間雜交試驗，從而極大縮短育種週期。
當然，這個思路從理論到落地，還有巨大的計算挑戰。
他之前購買 MSI Titan 18 HX AI 時就是考慮到這個問題。
用來跑蛋白質層面、僅數百位點的DCA分析綽綽有餘，也足夠支撐他完成toy模型測試，順利驗證了DCA去混雜的核心思路，能夠精準復現簡單的基因訊號。
但是，一旦他想把這個方法真的應用到基因組尺度之後。
工作站立馬就會因為記憶體溢位和計算時間過長而完全無法執行，根本不具備落地可行性。
這早己不是執行卡頓的問題，而是常規裝置完全無法完成的科研任務。
這也是他執意進入MIT的實驗室的核心原因。
只不過沒想到首接來了個大的。
首接進了MIT計算機科學與人工智慧實驗室。
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