桌子中央。

“虽然我不懂过程，但我知道答案。”

三人下意识地凑了过去。

纸上没有复杂的数学公式，只有几行漂亮的英文手写体，以及一张简陋的架构图。

但在看清内容的瞬间，几个人都是一愣。

第一行字，是直击硬件核心的术语：

Hardware-level Low Latency Strategy based on FPGA（基于FPGA的硬件级低延迟策略）。

“软硬解耦？”

安德烈盯着那行英文喃喃自语，猛地抬头，

“你想把算法直接烧录进芯片里？这……这能把延迟压到微秒级！但现在的硬件根本不支持这种动态逻辑！”

顾屿没理他，手指点了点第二行。

NLP Sentiment Analysis on Unstructured Data（非结构化数据的自然语言处理情感分析）。

“现在的量化都是基于量价数据。”

顾屿淡淡道，

“但市场是由人组成的。社交媒体上的情绪、新闻里的关键词、甚至论坛里的废话，都是因子。我要你们抓取全网舆情，把‘贪婪’和‘恐惧’量化成数字。”

这是2015年之后才开始流行的“另类数据”概念，放在2012年，简直是天方夜谭。

而第三行，则是彻底的降维打击。

Deep Reinforcement Learning (DRL) & Convolutional Neural Networks (CNN)（深度强化学习与卷积神经网络）。

旁边还画了一个简陋的围棋棋盘草图，打了个问号。

“这是什么？”

卢卡斯指着那个图，声音有些发颤，

“Neural Networks？那玩意儿不是八十年代就被证明是死胡同了吗？”

“那是以前算力不够。”

顾屿靠在椅背上，眼神深邃：

“别总想着找规律。让机器自己去左右互搏，让它自己去进化。给它设定奖励机制，只要能赚钱就给糖吃，亏钱了就电击。不需要它理解市场，只需要它战胜市场。”

这正是四年后AlphaGo横