也有人皺著眉頭翻回前幾周的電子講義，尋找理論漏洞。
而江臨，隻是低著頭，在自己的筆記本電腦屏幕上用觸控筆畫了兩張極簡的因果圖。
第一張圖中，一個隱藏的物理故障節點，伸出兩條有向邊，分別指向觀測事件A和B。
第二張圖中，兩個觀測事件A和B之間沒有任何真實的物理關聯，卻同時受到隱藏讀出狀態R驅動，而R來自同一條存在故障的微波讀出鏈路。
他用不到三十秒的時間，給這兩套截然不同的拓撲模型設置了相同的邊緣概率分布參數。
從可觀測結果來看，它們的聯合分布完全一致，重合得嚴絲合縫。
教授看了一眼手錶上的時間，打破了沉默：「還有別的理論切口可以突破嗎？」
江臨合上筆記本的屏幕，抬起頭，開口說道：「如果僅僅依賴於被動觀測的數據，沒有別的切口，那麼它們在數學上就是嚴格不可辨識的。」
唰——
前排十幾個人幾乎同時轉過頭，目光齊刷刷地落在這個年輕人身上。
教授臉上露出了像是等到了期待已久的變量。
「把話說完整。」他說。
江臨站起身，徑直走下台階，走到黑板前。
教授主動讓出位置，將手裡那支完好的白色粉筆遞給他。
江臨接過粉筆，在黑板最左側那塊空白區域，畫下了他剛才在電腦上構建的第一套生成結構。
接著，在右側畫下第二套結構。
「隻要我們將隱藏變量P和R的先驗分布，以及它們向下的條件概率矩陣設置得足夠精巧，」
江臨轉身麵對眾人，語氣平靜。
「根據全概率公式，這兩套底層的因果機製，可以產生完全相同的聯合觀測分布P(A，B)。」
「在這個前提下，各位所設想的擴大樣本量，無論是一百萬條還是兩千萬條，都隻會讓大數定律發揮作用，讓我們更精確地逼近同一個可觀測聯合分布。」
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江臨將粉筆輕輕點在黑板上。
「海量的數據隻能提高統計精度，它永遠不會開口告訴你，左邊是真的，還是右邊是真的。」
一名剛才參與討論的高年級博士生立刻坐直了身體，敏銳地反問：「如果加入完整的時間序列維度呢？物理故障的弛豫時間和讀出電子學狀態的持續時間，在物理學上通常是不同量級的。」
江臨沒有反駁，直接在右側的模型中增加了一條代表時間演化的跨輪次自環邊。
「你的觀點很好，那如果，我讓這個讀出狀態R具備跨輪次的記憶效應呢？這樣一來，時間序列的特徵不就被抹平了嗎？」
「那我們再加入外部乾預。如果讀出狀態會在硬體復位後消失，而底層的物理故障未必受復位操作影響，不就能分開了嗎？」博士生緊追不捨。
復位操作的出現，就像是一把手術刀，使原本在數學上不可區分的兩套觀測模型之間，似乎終於多出了一條可以強行撬開它們的縫隙。
教授卻在一旁適時地潑下冷水：「想法不錯，但現實是，復位與重新同步不一定隻影響讀出狀態。它們往往伴隨額外的脈衝、頻率調整或重新標定，也可能同時改變晶片的局部溫度、導致腔頻漂移，甚至增加附近比特的泄漏概率。」
「所以，復位操作是一種帶有副作用的非理想乾預，不能被當成因果推斷中那種乾淨的單變量乾預直接使用。」江臨適時接上教授的話。
「那還能怎麼用？」博士生皺緊了眉頭。
江臨的腦海中浮現出一個多月前退回給對方的元數據補充清單。他走到黑板最邊緣，工工整整地寫下了幾個詞。
【物理鄰接網絡】
【讀出分組架構】
【校準時間窗口】
【復位與重新同步指令】
【丟幀邊界標記】
這些東西，在一個多月前的江臨眼中，僅僅是為了保證數據處理嚴謹性而設置的接收門檻條件。
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