除了计算机，【社会学】和【中国古代历史】的学习也在同步进行。
社会学方面，他看了两本经典教材——
《社会学概论》和《社会研究方法》。
前者让他对社会学这门学科有了一个整体的认知，后者则让他了解了社会学家们是如何进行实证研究的。
说实话，看完这两本书之后，陈林对那位老人提出的课题有了一些新的想法。
社会学本质上是研究人类社会运行规律的学科。
而规律，往往可以用数学来描述。
比如社会网络分析，其实就是图论的应用。
比如舆论传播模型，其实就是动力学方程的变体。
比如人口预测模型，其实就是时间序列分析......
这些东西，和数学、AI的结合点还是很多的。
当然，具体怎么做，陈林还没想清楚。
但至少，他现在已经有了一个大致的方向。
不再是以前那种两眼一抹黑的状态了。
历史学方面，他看了三本书——
《中国古代史》上、中、下三册。
这套书是某知名高校历史系的本科教材，从先秦一直讲到明清。
涵盖了中国几千年的历史脉络。
这三本教材和上面的两本社会学的教材，也是陈林很冒险地在图书馆分别使用两次【自动学习】功能，由系统操纵陈林的身体找到，非常幸运没有闹什么幺蛾子。
说实话，虽然陈林对历史的兴趣没有对计算机那么大，但看完这三本书之后，他还是收获颇丰。
尤其是一些历史事件背后的规律和逻辑——
比如为什么朝代更迭总是遵循着类似的周期？
比如为什么某些制度在初期有效，但到了后期就会变得臃肿腐朽？
比如技术进步是如何影响社会结构变迁的？
这些问题，其实也可以用数学模型来分析。
陈林甚至萌生了一个大胆的想法——
是不是可以建立一个“历史动力学模型“，用数学方程来描述历史演变的规律？
当然，这只是一个很粗浅的想法。
具体能不能做，怎么做，还需要进一步的研究。
但不管怎么说，这段时间的学习确实让陈林的知识面拓宽了不少。
以前的他，除了数学之外，其他领域几乎是一片空白。
现在嘛......
虽然还算不上“博学“，但至少对于一些自己本来不了解的领域还是有了一些概念。
——
除了自我提升之外，演海公司这边的工作也在稳步推进。
科大和燕南的固态电池联合科研组那边，已经开始写那篇准备投稿《Nature Energy》的论文了。
题目是《数学模型指导下的固态电池电解质添加剂精准筛选》。
之前一直在准备实验数据，做各种验证。
现在数据终于凑齐了，可以开始动笔了。
唐学兵教授坚持让陈林做这篇论文的一作。
陈林本来想推辞一下的，毕竟他只是提供了数学模型，具体的实验和验证都是唐教授团队做的。
但唐学兵态度很坚决：“陈教授，你那个模型才是这篇论文最核心的创新点。没有你的模型，我们根本不可能在几万种化合物里筛选出那个最优解。一作非你莫属。“
盛情难却，陈林也就接受了。
不过他没有亲自参与论文的写作，他现在实在抽不出那么多精力。
唐学兵教授很贴心地安排了两个博士生负责执笔。
两个博士生叫臧明和丁晨，都是唐教授手下的得力干将。
他们这几天时不时地联系陈林，请教论文里数学部分不懂的地方。
陈林也都耐心地给他们解答了。
毕竟这篇论文挂的是他的名字，质量还是要保证的。
可控核聚变的项目组那边，最近倒是没有什么大问题。
陈林和廖副部长联系了一次，对方的语气很轻松：
“陈教授，多亏了你上次给的那个算法框架，我们的工程堆设计进度比预期还要更快一点。“
陈林听了也挺高兴的。
能为国家的大工程出一份力，这种成就感确实是赚再多钱都比不了的。
至于演海的30B大模型——
潘思负责牵头开发的训练数据流水线进展顺利，应该能按时完成。
那套“自动化数据工厂“一旦搭建起来，就可以源源不断地从互联网上抓取数据、清洗数据、生成训练语料了。
虽然在一些垂直领域（比如医疗、法律、金融）的专业数据覆盖面还是有所欠缺，但至少在“量“上不用担心了。
陈林自己也会在有空的时候写一点Python代码，提交到代码仓库里。
虽然他的编程水平比不上白迁和潘思那种专业级的程序员，但现在好歹也能独立完成一些简单的脚本任务了。
虽然只是一些边角料的工作，但也算是为公司的AI事业添砖加瓦了嘛。
等流水线开发完成之后，就会由白迁牵头开始正式的模型训练。
......
时间就这样一天天地过去。
转眼间，已经来到了1月10日。
周五。
燕南大学的26年年度优秀人物评选活动，今天正式举行。
这天一大早，陈林就特意穿上了正装。
那套在帝都参加国家科学技术奖励大会时穿的西装。
深蓝色的面料，剪裁合体，把他的身材衬托得恰到好处。
再配上一条银灰色的领带，整个人看起来既干练又不失稳重。
陈林对着镜子整理了一下领带，满意地点了点头。
.....
上午九点整。
燕南大学大礼堂。
这座礼堂是学校里最大的室内场馆之一，可以容纳将近两千人。
今天，为了年度优秀人物评选活动，礼堂被装饰得焕然一新。
舞台上方悬挂着一条巨大的横幅：