外部IP大量上传数据到某个境外云存储服务，流量巨大。上传的目标地址，经解析，与斯坦福那篇论文提交的服务器IP段，在同一个数据中心。”
“另外，”老吴调出另一份分析结果，“我分析了斯坦福论文中给出的部分算法伪代码和实验参数，与‘NovaNet’的早期内部测试版本进行比对，发现了一个有趣的‘错误’沿袭。在‘NovaNet’的某个早期版本中，因为一个笔误，某个阈值参数的默认值被设成了一个不常用的无理数（π/2的近似值），后来在正式版中纠正了。但斯坦福的论文伪代码中，这个参数的默认值，恰好就是那个错误的无理数近似值。这个错误从未公开发表过，只有参与早期开发的核心成员才知道。这是强有力的‘指纹’证据。”
寒晓东眼中寒光一闪：“很好。这个‘错误’指纹，足以证明斯坦福团队的算法并非独立研发，而是源自‘NovaNe’。继续破解加密压缩包和邮件。同时，查一下那个境外加密邮箱的注册信息和可能的关联。还有，刘洋与斯坦福导师之间的资金往来，或者其他利益输送证据。”
“已经在做。但需要时间，可能涉及海外服务器和加密通信，难度很大。”老吴说。
“另外，”寒晓东想起之前“谛听”提供的关于“火种”计划APP的线索，以及顾怀山对神经科学算法的需求，问道：“‘NovaNet’算法，除了图像和语言处理，在神经信号处理、行为预测、或者情感计算方面，有潜在应用价值吗？”
张教授一愣，思索道：“理论上，它的动态架构搜索和跨模态融合特性，非常适合处理高维、非线性、多模态的数据……比如脑电图、功能磁共振、行为序列等。我们之前有个初步构想，想用它来优化脑机接口的解码模型，但还没开始做。你怎么问起这个？”
寒晓东没有直接回答，而是对老吴说：“在恢复的数据中，特别注意刘洋是否接触过与神经科学、心理学、行为分析相关的项目文件、研究论文、或者外部合作邀请。尤其是来自美国加州，或者涉及‘神经调控’、‘认知建模’、‘情感计算’等领域的。”
“明白。”老吴立刻调整搜索关键词。
凌晨一点，加密压缩
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