大三的课程压力陡然增大，但对于顾屿而言，这反而成了他沉浸于技术世界的完美屏障。那些关于“小遥”的疏离、关于苏静瑶的复杂感受、关于沈知遥背后迷雾的担忧，都被他强行压缩在心底，转化成了在代码与算法中疯狂冲刺的动力。
他的生活变成了简单的三点一线：宿舍、教室、实验室。尤其是深夜的实验室，成了他最主要的战场。屏幕上流淌的代码，是他与内心对话的唯一语言。
“思忆”项目，这个以许忆眠性格为内核的智能助手，始终卡在一个关键瓶颈：如何让AI在缺乏海量标注数据的情况下，真正“理解”并“共鸣”人类复杂多变的情感？传统的监督学习需要巨量的“情感-语句”配对数据，这既不现实，也显得笨拙。
他反复咀嚼着吴教授的指导——“小样本学习”与“可解释性AI（xAI）”的结合，也在不断回顾哥大实验室里关于脑科学与AI交叉的启发。然而，理论的指引与现实的鸿沟之间，似乎总隔着一层看不穿的薄膜。
转机，发生在一个再普通不过的深夜。
实验室里只剩下他一个人，只有机箱风扇的嗡鸣陪伴。他正对着一个无法收敛的损失函数曲线图发愣，屏幕上杂乱的参数像一团纠缠的毛线。疲惫和挫败感阵阵袭来，他几乎想要放弃，回去睡觉。
就在他准备关机的瞬间，脑海中毫无征兆地闪过了许忆眠在盛华公司楼下，蹲下身给流浪猫们喂食时，那笨拙却无比专注的眼神；闪过了她在公司里，默默为他冲感冒冲剂时的侧影；甚至闪过了“小遥”在线上，那些带着慵懒调笑，却又偶尔流露出疲惫与脆弱的言语……
这些碎片化的、充满“人情味”的瞬间，像一道闪电，劈开了他思维中的混沌！
“不对！情感的本质，或许不是从海量标签中学来的‘分类’，而是在特定、鲜活的‘情境’中，自然而然产生的‘共鸣’与‘应对’！”
一个前所未有的想法如同岩浆般喷涌而出！
他猛地坐直身体，双手重新放在键盘上，眼神里燃烧着狂热的光芒。他不再试图让AI去“识别”成千上万种情感标签，而是尝试构建一个全新的框架：
1. “情境-反应”核心库： 他不再输入“开心-大笑”这样的配对数据，而是开始构建一个由许忆眠和“小遥”（他截取了部分他认为能体现“真实”的聊天记录，匿名化处理后）大量言行记录构成的“情境库”。每一个情境（如“看到流浪猫挨饿”、“同事被刁难”、“收到深夜问候”）都对应着她们独特的、充满个人风格的反应（如“蹲下喂食”、“巧妙解围”、“慵懒调侃”）。
2. 小样本元学习引擎： 他引入元学习（Learning to Learn）算法，让AI模型不再学习具体的情感分类，而是学习 “如何根据一个全新的、未知的情感情境，快速生成最合理的、带有特定性格色彩的反应” 。这就像不是教AI认识“苹果”，而是教它“如何学会认识一种新水果”。
3. 可解释性情感映射： 他借鉴xAI的思路，为模型的决策过程加上“解释层”。当AI生成一个回应时，它能追溯并显示出是哪些关键“情境特征”触发了这个反应，让整个过程不再是黑箱。
这是一个极其大胆的构想，将小样本学习、元学习、可解释AI与情感计算进行了前所未有的融合！
接下来的几天，顾屿进入了废寝忘食的状态。他疯狂地编码、调试、训练模型。失败了一次又一次，损失函数的曲线时而断崖式下跌，时而诡异反弹。但他没有放弃，那个深夜的灵感像北极星一样指引着他。
终于，在又一个黎明到来之前，屏幕上跳出了让他心跳停止的数据：
新模型在仅使用原有1\/10数据量的情况下，在情感回应合理性与人格一致性测试上，超越了之前所有版本！并且，它的“解释层”清晰地展示出，它是如何捕捉到输入语句中的“孤独”情绪，并结合“许忆眠”内核中的“温柔关怀”特质，生成了那句“夜晚的风有点凉，记得加件衣服”的回应！
成功了！
他不仅突破了“思忆”的瓶颈，更是在不经意间，摸索到了一条通往“具备情境理解与个性表达能力的AI”的全新路径！
他强忍着激动，将初步成果和数据整理成报告，交给了吴教授。