命令既出，星宸科技核心平台部的某个角落立刻进入了战时状态。贝微微作为临时指派的攻坚组长，拥有了一块独立的玻璃会议室作为“作战室”，里面配备了最高权限的测试服务器和多块监控大屏。
顾云深说到做到，不仅开通了所有必要权限，更是在下达指令后的五分钟内，就出现在了作战室里。他脱去了西装外套，只着一件熨帖的白衬衫，袖口挽起，露出了手腕上那枚功能复杂的智能手表，整个人散发着一股准备亲自下场调试代码的锐气。
“开始吧。”他没有多余的废话，直接走到主控台前，调出了系统底层监控的原始数据流。
贝微微也不含糊，立刻将之前白板上的构思转化为更详细的技术文档，同时开始搭建原型框架。最初的几个小时，两人交流极少，只有键盘敲击声和偶尔简洁到极致的确认。
“内存分配器，用Sb还是TCMalloc？”贝微微盯着屏幕，头也不抬地问。
“TCMalloc，对小块内存和线程局部存储更友好。”顾云深的声音从另一台终端后传来，同样没有抬头。
“同意。”
“线程亲和性绑定的粒度？”
“到NUMA节点级别，避免跨节点内存访问。”
“收到。”
他们的对话如同经过高度压缩的数据包，精准，高效，没有一丝冗余。旁人听起来可能如同天书，但他们彼此心领神会。
然而，随着原型搭建的深入，真正的挑战开始浮现。在设计和实现那套核心的“动态优先级调度与资源配额管理机制”时，两人在具体的技术路径上产生了第一次明显的分歧。
贝微微倾向于采用一种更激进、更“智能”的基于机器学习预测的调度模型，虽然实现复杂，但理论上能更精准地应对流量波动。
顾云深则坚持使用一种更稳定、更可控的基于反馈控制理论的经典算法，认为在时间紧迫且系统稳定性要求极高的情况下，可预测性和可靠性远比“智能”更重要。
“预测模型存在不确定性，一旦误判，可能导致更严重的振荡。”顾云深指着贝微微设计文档中的一处，语气冷静但不容置疑。
“但经典算法的响应延迟更高，在应对突发脉冲时可能不够及时，会浪费我们引入这套机制的初衷。”贝微微据理力争，手指在触控板上快速滑动，调出数据模拟结果。
作战室里的空气仿佛凝固了。其他几位被指派来协助的工程师大气都不敢出，看着这两位技术大神隔空对峙。
这不再是简单的上下级关系，而是两位顶尖架构师关于技术理念的正面碰撞。
“你的模拟基于理想数据集，”顾云深一针见血，“现实环境的噪声和干扰因素你考虑了多少？”
“我的模型包含了20%的随机扰动，结果依然优于基线！”贝微微毫不退让，调出更详细的抗干扰测试图表。
争论持续了将近二十分钟，双方都引经据典，用数据和逻辑支撑自己的观点。贝微微惊讶地发现，顾云深对她提出的机器学习模型的理解深度远超她的预期，他能精准地指出其中几个连她自己都尚未完全解决的理论隐患。而顾云深也同样讶异于贝微微对经典控制算法的熟悉程度，她甚至能指出他推崇的那个算法在某种极端边界条件下可能存在的失效模式。
这与其说是争吵，不如说是一场高强度、高水平的学术辩论。
最终，顾云深看着贝微微那双因坚持而格外明亮的眼睛，以及她屏幕上那份逻辑严密、准备充分的论证文档，率先打破了僵局。他没有强行命令，而是提出了一个折中方案：
“混合模式。平时运行经典算法保证基线稳定，同时在后台运行你的预测模型进行学习和校准。当预测模型置信度超过95%，且预测结果与经典算法偏差超过一定阈值时，平滑切换到预测模式。”
这个方案，既采纳了贝微微“智能调度”的核心思想，又用顾云深坚持的“稳定基线”兜了底，实现了风险与控制力的平衡。
贝微微愣住了。她没想到他会做出妥协，而且是一个如此巧妙、融合了两人思路最优点的方案。她快速在脑中推演了一遍，眼睛越来越亮。
“可以！”她立刻同意，语气中带着一丝不易察觉的佩服，“我调整架构，支持双模式热切换。”
分歧解决，攻坚继续。接下来的三十多个小时，作战室灯火通明。贝微微负责核心算法的实现和上层逻辑，顾云深则深入到内核模块，优化资源调度的底层原语，并亲自编写了几个关键的性能探针。
他们轮流休息，但总有一个人保持清醒，盯着监控数据，调试代码。当贝微微累得趴在桌上小憩时，顾云深会调暗她所在区域的灯光，并将她手边的咖啡换成温热的牛奶。当顾云深因为一个顽固的内核bug眉头紧锁时，贝微微会递上一份她刚刚分析出的可能线索，以及一份新冲好的、浓度恰好的黑咖啡。
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没有言语，只有行动上的默契支持。