第二天的小组会议，林听做了充分的准备。当Rajesh再次用他那一套理论质疑时，林听没有再试图在细节上纠缠，而是直接调出了一张准备好的、来自国内实际项目的初步数据分布图（已做脱敏处理），投影到大屏幕上。
“Rajesh，我很欣赏你框架的优雅和理论完备性。”她开口，英语依旧带着口音，但语速平稳，目光直视对方，“但请看我们实际场景下的初步数据分布，它呈现出明显的多峰和非平稳特征，这与您框架依赖的平稳性假设存在根本冲突。如果我们强行套用，可能会导致仿真结果严重偏离实际。我认为，我们的评估体系，首先需要建立在贴合真实数据特性的基础上，而不是追求一个在理想状态下才成立的‘普适’框架。”
她的话有理有据，直指核心。Rajesh愣了一下，推了推眼镜，仔细看向那张图表，表情从最初的傲慢变成了认真的审视。会议室里安静了几秒。
“Iing…” Rajesh摸着下巴，开始重新审视自己的假设。那位原本兴致缺缺的美国工程师也坐直了身体，看向林听：“能详细说说你们这个数据集的来源和采集方式吗？这种分布形态，在我们之前接触的类似项目里确实不常见。”
讨论的风向悄然转变。林听抓住机会，清晰阐述了数据背景和她基于此的改进思路。虽然仍有争议和辩论，但这一次，她是平等参与讨论、贡献有价值观点的一员，而不仅仅是被动接受质疑的“新人”。
这次会议成了转折点。接下来的小组合作中，林听越来越自如。她扎实的技术功底、严谨的逻辑，以及结合中国实际应用场景带来的独特视角，逐渐赢得了组员的尊重。她甚至开始主动发起一些技术讨论，提出建设性意见。项目中期汇报时，她负责的部分获得了合作方导师的高度评价。
“林，你的工作非常出色，尤其是对数据异质性的处理思路，很有启发性。”合作方的一位华裔资深研究员在会后特意对她说，“继续保持，我很期待你最后的成果。”
那一刻，林听走在硅谷灿烂的阳光下，感觉前所未有的充实和自信。她第一时间给沈厌发了消息，分享这份喜悦。沈厌的回復很简单：“一直相信你。做得好。”
与此同时，波士顿的沈厌，也吹响了归途的真正号角。
导师的那个紧急合作项目终于顺利结题，产出的成果超出预期，合作方非常满意，甚至提出了后续长期合作的意向。沈厌的名字，作为核心贡献者之一，出现在即将提交的高水平论文作者栏，且排序靠前。这为他本就出色的简历，又添上了极具分量的一笔。
更重要的是，他私下推进的“归途计划”，取得了突破性进展。通过持续的关注和有意识的学术网络经营，他联系上了国内某顶尖高校人工智能学院的一位知名教授。这位教授的研究方向与沈厌高度契合，且正在筹建一个前沿交叉实验室，急需沈厌这样既有深厚理论功底、又有解决实际工业问题经验的青年人才。
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