现在脑海里。他几乎没怎么思考，手指就自动在键盘上飞舞，删掉了几行冗余的递归调用，修改了一个边界条件判断，保存，编译，运行……
模拟界面上，高峰时段的车流像被无形的手指挥着，顺畅地通过了所有路口，没有任何卡顿。
“我靠？”李明猛地从椅子上站了起来，椅子腿在地板上划出刺耳的声音。周围几个刚到公司的同事被他吓了一跳，纷纷侧目。
他不敢相信自己的眼睛，又试了几个极端测试案例，全部完美通过。那个曾经让他夜不能寐的难题，竟然如此轻松地解决了？
“李明，你咋了？中彩票了？”隔壁工位的小张探过头来，打趣道。
“没……没事，”李明坐下，心脏还在狂跳，“就是那个模块……好像搞定了。”
“搞定了？”小张瞪大了眼睛，“你昨天不是还说要找王哥帮忙吗？”
“嗯……突然就想通了。”李明含糊地回答，自己也觉得不可思议。
接下来的几天，这种“不可思议”变成了常态。
他看代码的速度越来越快，以前需要逐行调试的程序，现在扫一眼就能把握整体逻辑。更神奇的是，他开始能预判问题。在做一个新的AI推荐系统时，他刚写完基础架构，就“感觉”到某个数据预处理模块在面对极端数据时会出现溢出风险，提前做了防护。三天后，测试组果然报出了这个问题，而他的代码早已规避。
“李明，你是不是偷偷去报了什么大神培训班？”项目经理在周会上拍着他的肩膀，一脸惊喜，“这效率，跟开了挂似的！”
同事们也纷纷投来惊讶的目光。那个曾经默默无闻、经常需要求助的李明，突然变成了组里的“救火队员”，不管什么疑难杂症，到他手里总能迅速解决。
李明自己也陷入了巨大的困惑和狂喜中。困惑的是这突如其来的变化，狂喜的是他梦寐以求的“聪明”似乎真的降临了。他开始疯狂吸收知识，以前觉得晦涩难懂的《深度学习》《算法导论》，现在拿起来看一遍，里面的公式和理论就像刻进了脑子里，不仅能记住，还能举一反三，联想到实际应用场景。
他用了一个周末，就自学完了原本需要三个月才能掌握的tensorFlow框架，还试着搭建了一个简单的图像识别模型，准确率高得吓人。
这天，他正在研究一个复杂的神经网络模型，试图优化其在边缘计算设备上的部署效率。他盯着屏幕上的网络拓扑图，脑海中却突然浮现出另一个画面——
不是二维的图像，而是一个三维的、动态的数据流网络。
他“看”到了0和1组成的数字洪流，像银色的河水一样在虚拟的管道中奔涌。数据从输入层进入，经过一个个神经元节点的处理，发出不同强度的信号，层层传递，最终在输出层形成决策。他甚至能“看到”某些节点因为参数设置不当而出现的信号拥堵，看到数据流在特定路径上形成的高效通道。
整个网络世界，仿佛在他面前展开了一幅立体的、动态的图谱。他不再是通过代码和日志去推断程序运行状态，而是直接“感知”到了数据的流动和计算的本质。
他猛地站起身，走到窗边，看着楼下川流不息的车辆和行人，又回头看向自己工位上那根银白的网线。
网线