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他选定深发展、四川长虹、上海石化等五只样本股，导入近三年分钟级数据，设定模型参数，启动持续运算。任务提交后，屏幕跳出预计耗时：8小时17分钟。
“以前在自己机器上，这种规模的训练根本没法跑。”他说，“要么降维，要么砍数据，最后出来的结果全是妥协。现在，我们可以让模型真正看清规律。”
王教授看着不断刷新的日志流，良久才说：“两周。给你两周时间，每周最多六十小时使用额度。如果期间出现滥用、误操作或资源浪费，权限立即收回。”
“明白。”陈帆点头，“我们会按时提交运行报告。”
“还有。”王教授转身前顿了顿，“别以为换了台机器就能翻天。算力只是工具，能不能挖出东西，还得看人。”
门关上前，他的声音飘了进来：“今晚别走太晚，这楼十点锁门。”
陈帆坐回终端前，屏幕上，预测模型正逐批加载数据。第一轮迭代已完成初始化，进入梯度下降阶段。他调出资源监控面板，CPU利用率稳定在89%，内存余量充足。
张远这时推门进来，手里提着两个饭盒：“成了？”
“权限拿到了。”陈帆接过饭盒，没打开，“模型已经开始跑，第一批结果大概明早出来。”
“我就知道你能搞定。”张远咧嘴一笑，把饭盒搁在桌角，“刚才路过社团活动室，有人问起长虹的事，说你们是不是提前知道了内幕消息。”
“让他们猜去。”陈帆盯着屏幕，“只要数据对，模型稳，我们不需要内幕。”
张远点点头，拉开椅子坐下：“那接下来干嘛？等结果？”
“不。”陈帆打开编辑器，“趁着机器在跑，我把波动率聚类模块重写一遍。原来的设计太依赖单因子，现在有了算力，可以加多维度协方差矩阵。”
他开始敲代码，指尖在键盘上快速移动。张远没再说话，默默打开自己的笔记本，开始整理今天的日志记录。
窗外天色渐暗，走廊灯光自动亮起。机房内，只有终端风扇轻微转动，屏幕上的数字不断跳变。
第一组预测值出来了。
深发展A股，未来72小时走势预测曲线与实际行情对比，匹配度达到81%。误差主要集中在第二十四小时附近的突发成交量扰动，其余时段趋势判断全部正确。
陈帆停下敲击的手指，盯着对比图看了几秒。
“怎么样？”张远凑过来。
“还能更好。”陈帆保存当前版本，新建项目文件夹，“把成交量突增识别加进去，作为动态修正因子。”
他重新加载数据集，调整模型结构，加入非线性权重调节层。编译完成后，提交新一轮训练任务。
倒计时重启：8小时9分钟。
陈帆靠在椅背上，眼睛仍盯着屏幕。第一条绿色进度条已经开始推进，比上一轮更流畅。
张远打了个哈欠，忽然问：“你说王教授会不会真让我们长期用下去？”
陈帆没回答。
他伸手摸了摸U盘，确认它还在口袋里。
