外,关于‘普适性’的质疑,你可以这样回应……”
他条分缕析,从问题本质到反驳策略,甚至帮她预演了可能遇到的追问和如何应对。没有空洞的鼓励,只有切实的分析和可操作的建议。
林听听着,眼睛渐渐亮了起来,原本乱成一团的思路被沈厌一点点理顺,拨云见日。“我明白了!沈厌,你太厉害了!”
“是你自己抓住了关键。”沈厌看着屏幕里重新焕发光彩的脸,语气缓和下来,“听听,你不比任何人差。不同的教育背景和项目经验,带来的是不同的视角,这不是劣势,是你的独特优势。自信一点,把你的想法清晰有力地表达出来。技术讨论,无关国籍性别,只关乎逻辑和事实。”
他的话像一剂强心针,注入林听心间。她用力点头:“嗯!我明天就这么说!”
第二天的小组会议,林听做了充分的准备。当Rajesh再次用他那一套理论质疑时,林听没有再试图在细节上纠缠,而是直接调出了一张准备好的、来自国内实际项目的初步数据分布图(已做脱敏处理),投影到大屏幕上。
“Rajesh,我很欣赏你框架的优雅和理论完备性。”她开口,英语依旧带着口音,但语速平稳,目光直视对方,“但请看我们实际场景下的初步数据分布,它呈现出明显的多峰和非平稳特征,这与您框架依赖的平稳性假设存在根本冲突。如果我们强行套用,可能会导致仿真结果严重偏离实际。我认为,我们的评估体系,首先需要建立在贴合真实数据特性的基础上,而不是追求一个在理想状态下才成立的‘普适’框架。”
她的话有理有据,直指核心。Rajesh愣了一下,推了推眼镜,仔细看向那张图表,表情从最初的傲慢变成了认真的审视。会议室里安静了几秒。
“Interesting…” Rajesh摸着下巴,开始重新审视自己的假设。那位原本兴致缺缺的美国工程师也坐直了身体,看向林听:“能详细说说你们这个数据集的来源和采集方式吗?这种分布形态,在我们之前接触的类似项目里确实不常见。”
讨论的风向悄然转变。林听抓住机会,清晰阐述了数据背景和她基于此的改进思路。虽然仍有争议和辩论,但这一次,她是平等参与讨论、贡献有价值观点的一员,而不仅仅是被动接受质疑的“新人”。
这次会议成了转折点。接下来的小组合作中,林听越来越自如。她扎实的技术功底、严谨的逻辑,以及结合中国实际应用场景带来的独特视角,逐渐
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