各位，都是我从大一开始带起来的，在图像处理、模式识别、机器学习方面有一定基础。陆行舟负责算法架构，赵子轩负责数据预处理，其他同学分工协作。”
最后，他的目光落在云楼身上。
“云楼同学是破格加入的。她不仅编程能力强，而且对传统文物修复工艺有深入了解。在这个项目里，她负责‘传统技艺’与‘现代科技’的桥梁工作。”
几个学生看向云楼，眼神里有好奇，也有审视——毕竟她只是个大一新生，凭什么进这个已经运作两年的项目组？
“好了，现在分配具体任务。”
李维开始讲解技术方案。
云楼安静地听着，手指在笔记本电脑上快速记录。
李维的方案很正统：用卷积神经网络做碎片边缘特征提取，用图匹配算法做拼对，用生成对抗网络做图案补全……
技术上没问题，但云楼总觉得少了点什么。
“李老师，”她忽然开口，“我有个问题。”
所有人的目光都集中过来。
“你说。”
“这套系统，是基于‘现有’的修复逻辑设计的。”
云楼指了指屏幕上的流程图。
“但文物修复不仅是技术问题，更是艺术问题、历史问题。AI能学会‘怎么拼’，但能理解‘为什么这样拼’吗？”
实验室里安静了几秒。
一个戴眼镜的男生开口，语气有些不屑：“云同学，AI不需要理解‘为什么’，只需要学习‘是什么’。我们给它足够多的样本，它就能学会拼对规律——”
云楼打断他的话。
“如果样本不够呢？唐代壁画，全国完整的能有多少？破损的又能有多少？如果遇到从未见过的图案、从未有过的破损方式，AI怎么办？”
男生语塞。
李维的眼睛却亮了起来：“云楼，你有想法？”
“有一点。”
云楼调出自己的电脑屏幕，连接到投影仪。
“我想在现有方案基础上，加一个‘专家系统’模块。”
屏幕上出现一个新的架构图：
传统修复知识库、规则引擎、决策树、AI模型。
“这个知识库，收录历代修复大师的经验、不同朝代的工艺特点、各种材质的老化规律……”云楼解释道，“AI负责‘计算’，专家系统负责‘判断’。两者结合，才能做出既科学又‘正确’的修复方案。”
陆行舟盯着屏幕，忽然开口：“这个知识库……你有数据吗？”
“有一部分。我认识几位老修复师，他们愿意分享经验。另外
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