到姜羨，沉片刻，組織了一下語言，語氣謙遜但觀點清晰：“張總，貴公司的技理念非常前沿，資料探勘的深度也令人印象深刻。我有個不的想法，是從使用者驗的角度出發……引擎在推薦‘學什麼’方面做得很好，但在‘如何學得更明白’上，是否還有最佳化的空間？”
頓了頓，看到張明瀚出興趣的神，便繼續道：“比如，當一個學生在某個象概念（比如微觀經濟學裡的‘邊際效應’）上反覆出錯時，引擎能否不僅僅推薦更多同類題目，而是能夠智慧地關聯並推送一段更直觀的視覺化解釋？比如一個簡單的畫，或者一個結構清晰的圖示？我們團隊在做‘識界視窗’專案時發現，很多知識理解的障礙，其實源於缺乏一個有效的‘認知橋樑’。”
沒有提自己關於未來AI工的宏大構想，而是將問題聚焦在“啟慧科技”當前產品可以思考和最佳化的方向上，並且引用了自己正在進行的專案作為佐證，顯得既有說服力，又不會過於天馬行空。
張明瀚聽得眼睛一亮，不自覺地前傾：“視覺化解釋？認知橋樑？這個角度很有意思！我們之前確實更多聚焦在‘演算法準’上，對‘呈現方式’的多樣考慮得不夠。姜同學，你們那個‘識界視窗’專案，是……”
討論的氣氛頓時更加熱烈起來。姜羨的發言，無疑為這次調研打開了一個新的思路。周教授在一旁聽著，微微頷首，看向姜羨的目中讚賞又多了幾分。
這次調研，讓姜羨得以窺見一家真實初創公司的運作和挑戰，也驗證了的一些想法——技與使用者驗的結合，是教育科技產品能否走遠的關鍵。
同時，也更加明確，自己腦海中那個構想，在技實現和產品化上，還有多麼漫長的路要走。
調研結束，回到學校，已是華燈初上。姜羨匆匆吃了點東西，便趕往咖啡館與團隊匯合，繼續投到省賽材料的最後打磨中。
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