2005年10月11日，週一，清晨7:23。

南加大Gateway公寓312房間，姜宇睜開眼。

三秒鐘的恍惚後，意識如潮水般歸位。

2005年，洛杉磯，南加大，21歲，交換生，十萬美元，重生。

他坐起身，看向對面牀鋪。

邁克還在熟睡，鼾聲均勻。

輕手輕腳下牀，姜宇從揹包裏取出一個黑色筆記本。

不是學校發的那種，是他在國內就準備好的硬皮本。

翻開第一頁，他用中文寫下：

目標清單：

1.完成本學期所有課程註冊（優先級A）

2.開設美股賬戶，研究槓桿操作（優先級A+）

3.建立周牧的聯繫與信任（優先級S）

4.尋找陳衛（優先級A）

寫完，他合上筆記本，塞進揹包內層。

衛生間裏，他看着鏡中年輕的自己，用冷水洗臉，刷牙。

鏡子邊緣貼着邁克和家人的合影，典型的中產家庭，父母笑容燦爛，兩個妹妹，一條金毛犬。

前世他從未有過室友。

創業後一直獨居，四十歲後更習慣酒店和公寓的孤寂。

此刻聽着門外邁克的鼾聲，竟有種陌生的鮮活感。

“嘿，姜！”邁克醒了，揉着眼睛坐起來，“早上好。你今天是不是要去國際學生辦公室報到？”

“九點。”姜宇用毛巾擦臉。

“那我八點去訓練，一起下樓？”邁克已經開始換訓練服，“對了，晚上有空嗎？兄弟會有個派對，很多電影學院的女生會去。我可以帶你進去。”

“今晚可能有事。”姜宇想了想，“但謝謝。”

“隨時。”邁克咧嘴笑，露出白牙，“對了，你真會做飯對吧？我昨天不是開玩笑。食堂的飯太難喫了，要是你能每週做兩頓中餐，我負責採購，怎麼樣？”

“成交。”姜宇點頭。

七點五十分，兩人一起下樓。

邁克揹着運動包奔向訓練場，姜宇則朝國際學生辦公室走去。

穿行而過的學生說着各種語言，自行車鈴聲清脆，遠處圖書館前已經有學生坐在臺階上晨讀。

姜宇放慢腳步。

前世他無數次以“業界大佬”身份回到南加大演講、招聘、參加論壇。

那時他已三十多歲，看着這些年輕面孔，總有種“隔世”的疏離感。

現在，他就是他們中的一員。

感覺...不壞。

.......

上午9:15，國際學生辦公室。

三十多個來自世界各地的交換生擠在會議室裏，一個名叫麗莎的金髮工作人員正在講解留學生守則：

“...F-1簽證要求全日製學習，每週校內工作不超過20小時，禁止未經授權的校外打工。任何學術不端或違法行爲都可能導致簽證取消...”

姜宇坐在後排，一邊聽一邊用筆記本電腦查看蘋果股價實時行情??AAPL:$40.31，微漲0.03。

他打開ETRADE的網頁，2005年，這家在線券商已經支持國際賬戶開戶，前世他第一個美股賬戶就是在這裏開的。

填寫個人信息：姜宇，中國籍，F-1簽證，南加大學生，美國地址，中國永久地址（湖北大冶），年收入（填寫：父母資助10萬美元/年）。

最關鍵的一步：投資經驗。

他勾選了“有經驗（3年以上）”，並註明“在中國參與過股票和期貨交易”。

這不算完全撒謊，前世確實有，只是這一世還沒有。

然後是風險承受能力問卷。

他全部選了最高風險偏好：“可以接受本金損失50%以上”“尋求高增長，不追求穩定收益”“投資期限3-5年”。

最後是槓桿申請。

2005年，美股保證金賬戶對國際學生相對嚴格，但並非不可能。

他申請了5倍槓桿，即用10萬美元本金，最多可購買50萬美元市值的股票。

這意味着如果股價下跌20%，他就會爆倉，本金全損。

高風險，高回報。

提交申請。

頁面提示：“審覈通常需要3-5個工作日。在此期間，您可以用現金賬戶交易。”

姜宇關掉頁面。

“...接下來是課程註冊指導。”麗莎切換到下一張PPT，“交換生必須在本週三前完成所有課程註冊。這是電影藝術學院的課程列表...”

姜宇看向屏幕。

《數字媒體技術基礎》《電影視覺特效史》《計算機動畫原理》《實時渲染算法》...都是他前世早就精通的內容。

他還是認真記下課程編號和教授名字。

.......

下午1:30，工程學院計算機樓三層，實驗室。

姜宇按照課程表找到《實時渲染算法》的實驗室。

推門進去，房間裏只有六七個人，全是男生，空氣中瀰漫着代碼和速食麪的味道。

周牧坐在角落，面前兩臺顯示器，正盯着滿屏的數學公式和代碼。

“嗨。”姜宇走過去，在他旁邊坐下。

周牧抬頭，推了推眼鏡：“姜宇？你也選這門課？”

“嗯。”姜宇看了眼他的屏幕，“在優化光子映射的內存結構？”

“對。”周牧眼睛亮了，“我發現傳統的光子圖存儲方式太浪費，80%的光子最終不會對最終圖像產生顯著貢獻。我想用重要性採樣和自適應存儲...”

他又開始滔滔不絕。

姜宇耐心聽了五分鐘，然後開口：“爲什麼不試試用機器學習預測光子重要性？”

周牧愣住。

“2005年，機器學習在圖形學中的應用幾乎是空白。”

姜宇繼續說，“已經有論文開始探索用神經網絡做降噪、超分辨率。如果我們訓練一個網絡，輸入場景的幾何、材質、光源信息，輸出每個光子對最終圖像的貢獻權重...提前剔除低權重的光子，存儲開銷可以降低70%以上。”

“這...”周牧盯着他，像在看外星人，“這需要大量的訓練數據和計算資源。而且，實時性怎麼保證？神經網絡推理也需要時間...”

“預訓練+輕量化模型。”姜宇說得很快，“用離線渲染的大量場景做訓練，得到一個通用模型。部署時用簡化的網絡結構，配合GPU加速。2005年的GeForce 7800 GTX已經有可編程着色器單元，可以做簡單的矩陣運算。”

他頓了頓，補充：“我知道這聽起來超前。如果我們不做，一兩年後，一定會有人做。到時候我們就只能追趕了。”

周牧沉默了很久。

最後他說：“你有具體的方案嗎？”

“有。”姜宇從揹包裏拿出U盤，“昨晚寫了個大綱，包括數據採集方法、網絡結構設計、訓練和部署流程。但需要懂數學的人來完善。”

周牧接過U盤，插進電腦。

屏幕上跳出一個PDF文檔，28頁，圖文並茂，從理論推導到僞代碼，甚至還有初步的基準測試預估。

“你一晚上寫的？”周牧的聲音有些驚訝。

“睡不着。”姜宇輕描淡寫。

實際上，這是前世光影紀元在2018年才成熟的一項技術，基於深度學習的光子重要性預測。

他憑記憶還原了核心框架，雖然細節需要填補，但方向和路徑是清晰的。

周牧一頁頁翻看，呼吸逐漸急促。

“這個損失函數的設計...巧妙。”他指着其中一頁，“用渲染誤差的梯度作爲監督信號，而不是直接的光子貢獻值...”

“因爲直接貢獻值不穩定，受噪聲影響大。”姜宇接話，“用梯度更魯棒。”

“對！對！”周牧猛地轉頭看他，眼鏡片後的眼睛閃着光，“姜宇，你到底是什麼背景？國內哪個實驗室出來的？”

“中國傳媒大學，動畫與數字藝術學院。”姜宇微笑，“我們學校有幾位教授和MIT媒體實驗室有合作。我接觸過一些前沿資料。”

半真半假的解釋。

周牧信了。

“這項目，我想做。”他說得很鄭重，“就算只是理論驗證，也有發表頂級論文的可能。SIGGRAPH級別。”

“不止是論文。”姜宇壓低聲音，“如果我們真能做出原型，甚至工具鏈，未來可以賣給工業光魔、維塔數碼，或者自己創業。”

“創業？”周牧愣住。

“爲什麼不行？”姜宇看着他，“美國每年有幾百家技術創業公司誕生。我們如果有核心算法，有專利，就有機會。”

周牧沉默了。

他低頭看着屏幕上的文檔，手指敲擊桌面。

姜宇不急，他知道周牧需要時間消化。

這個前世陪他創業十年的兄弟，本質上是個技術純粹主義者。

他熱愛的是解決問題本身，而不是商業成功。

需要用“技術可能性”來吸引他，而不是“賺錢前景”。

“我需要想想。”最後周牧說，“但這項目我加入。就算不爲了創業，也爲了做出點不一樣的東西。”

“好。”姜宇伸出手，“合作愉快。”