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国际双年展的巨大成功，如同在林知夏和权志龙之间投下了一颗深水炸弹，表面的波澜不惊之下，是深层情感结构的悄然重构。
回到KAIST实验室后，那种在聚光灯下共同呼吸、在危机中相互托底的极致体验，让他们的日常协作披上了一层难以言喻的微妙光泽。
林知夏的“音乐情感交互”
项目获得了前所未有的资金和支持，校方甚至特批了一个更大的实验室空间，并配备了更尖端的神经成像设备（fNIRS）和高达512通道的高密度脑电（HD-EEG）系统。
然而，与硬件升级形成鲜明对比的，是林知夏核心算法模型所遭遇的“后演示期瓶颈”
。
那个在舞台上看似能与权志龙艺术直觉完美共舞的“创意共鸣器”
，在回归到受控的实验室环境后，开始表现出一种奇特的“适应性衰减”
。
模型对权志龙新创作片段的情感标签准确率，从演示期间的峰值92%左右，缓慢下降并稳定在78%附近，更令人不安的是，系统会间歇性地出现一些低概率的误判，例如将权志龙一段充满实验性的、大量使用不和谐音的焦虑型演奏，错误地标记为“高度愉悦”
，置信度却依然荒谬地维持在85%以上
。
林知夏将自己关在实验室里整整48小时，像一名法医解剖尸体般，逐行检查着“创意共鸣器”
的代码和训练数据。
她发现了一个隐藏在掌声背后的残酷事实：演示期间的成功，极大程度上依赖于那个特定高压环境下的“异常数据”
。
权志龙在面临突发故障、时间压力和万众瞩目时，其生理信号（如心率变异度HRV的特定模式、前额叶皮层与杏仁核的功能连接性增强）与他的音乐输出之间，形成了一种在平常状态下罕见的、高度协同的“超常发挥”
模式。
她的模型在不知不觉中，过度拟合了这种“应激-创造性”
状态下的数据特征。
而当压力源消失，权志龙回归到相对松弛的日常创作状态时，模型所依赖的“情感-声学”
映射关系就出现了偏差。
这就像一个习惯了在暴风雨中航行的水手，突然面对风平浪静的海面，反而失去了判断方向的基准。
更深入的根因分析指向一个更本质的问题：她的模型本质上是一个基于海量“正常”
音乐情感数据库训练的监督学习系统，而权志龙的创作，尤其是那些最打动人心的部分，恰恰是不断打破常规、偏离“正常”
的
。
模型能够很好地处理“范式内”
的情感表达，但对于权志龙那种游走在混沌与秩序边缘的、“范式开创性”
的艺术直觉，其理解力存在着结构性的天花板。
这正应了她在双年展后读到的一篇关于“AI+艺术”
的评论文章中的观点：AI容易陷入“风格套用”
和“公式化创作”
，而真正的艺术创造力往往在于其不可预测的“漏洞”
和“偏差”
之中
。
与此同时，权志龙也陷入了一种莫名的烦躁。
舞台上的高光时刻让他体验到了与林知夏那种近乎“脑同步”
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