他甚至在会议界面的角落打开了一个空白文档，快速记录着关键词：“惊喜”、“期待”、“情绪价值”、“甜言蜜语（特定语言组合）”、“细节关注”……
“总之，”李明宇最后总结道，“谢先生，跟女朋友相处，有时候就得‘浪费’一点，‘不理性’一点！把效率啊、性价比啊，暂时放一边！感情这东西，算不清的！”
“算不清……”谢辞重复着这个词，这对于追求绝对精确的他来说，是一个全新的、颇具挑战性的领域。
“感谢提供数据。”谢辞结束了这次意外的“情感咨询”，语气依旧平淡，但李明宇能感觉到，这位神秘莫测的cto，似乎真的在认真思考这些问题。
切断通讯后，谢辞独自坐在书房里，面对着屏幕上记录的密密麻麻的“情感交互协议”要点，陷入了沉思。他需要将这些模糊的、基于概率的“建议”，转化为可执行、可优化的具体行动方案。
他首先调取了苏晚最近所有的浏览记录、社交媒体点赞和随口提及的喜好，建立了一个详细的“苏晚偏好数据库”。那个她想要却没抢到的文创礼盒，被标记为优先级最高的“惊喜执行目标”。
然后，他开始分析李明宇提供的“甜言蜜语”范例，试图理解其背后的语言结构和情感触发机制。
这比理解量子力学还要困难，因为这些语句往往违背逻辑，依赖语境和语调。
“宝宝，你今天看起来特别可爱。”（数据分析：主观评价，缺乏客观标准，但可能触发正向情绪。）
“我想你了，即使你就在我身边。”（逻辑矛盾，但可能表达依恋程度。）
“你是我见过最美的风景。”（夸张修辞，不符合事实，但可能具有情感冲击力。）
谢辞尝试在脑海中模拟说出这些语句，但反馈回来的只有冰冷的语法分析。
他知道，仅仅复制语言是不够的，还需要匹配相应的“情感状态”，而这恰恰是他最缺乏的。
但这难不倒他。既然无法内生情感，那就通过精确的行为模仿和场景构建，来触发目标（苏晚）的预期情感反应。
这本质上，也是一套需要学习和优化的复杂系统。
他打开一个加密的采购渠道，迅速锁定了那个文创礼盒的现货（溢价三倍），毫不犹豫地下单，并设置了匿名的、惊喜式的配送方式。
完成这一切，他看着屏幕上初步成型的“苏晚情感交互优化协议 V1.0”，眼中闪过一丝类似于“任务部署完成”的确定光芒。
学习“浪漫”，就像他学习任何新知识一样，只是一个需要投入资源和算力去攻克的项目。
而为了苏晚那无法量化的“开心”，他愿意投入他所能调动的一切。第一步，从那个她想要的礼盒开始。
他不知道这是否正确，但这是基于当前数据模型推导出的最优解。实践，是检验真理的唯一标准。