四万三千人报名的数据在总部大屏上跳动时，冰洁却盯着屏幕角落的另一个数字——课程完成率预测值：17%。
“报名是热情，完成才是信任。”她在清晨的跨洋会议中对陆彬说：
“我们提供的是能力迁移的‘量子隧道’，但如果隧道另一端没有光，人们不敢走进去。”
陆彬调出报名者画像：73%来自五大板块关联行业，平均年龄三十八岁，职业焦虑指数高达（满分10）。
“他们不是想学知识，”他放下咖啡，“是想抓住救生圈。”
培训体系上线第一周，问题开始浮现。
霍顿的量子课程里满是公式，一个制造业转岗的工程师留言：“我就像在看天书，第三天就放弃了。”
威廉姆斯的AI伦理课理论深邃，但中小企业的管理者反馈：“我知道该对齐价值观，可具体怎么对齐？没有工具。”
最严重的是张彬的东南亚实验——导师速配系统基于算法推荐，但匹配成功率只有31%。一位印尼学员在反馈表上写道：
“你们推荐的导师很优秀，但他不理解我的工厂具体面临什么。”
“我们犯了和薛明初期同样的错误，”冰洁深夜在复盘会上说，“以为提供最好的内容就是帮助，但没考虑接受者的土壤。”
陆彬点头：“技术要社会接口，培训也要迁移接口——必须把抽象能力翻译成具体动作。”
他们做了三件事：
第一，陆彬亲自带队，七十二小时重构课程框架。
不是“量子计算原理”，而是“量子思维如何解决你行业的具体问题”。
不是“AI伦理理论”，而是“下周一起就可以在你的团队推行的三个对齐实践”。
每个课程必须回答三个问题：
1. 学了这个，明天上班哪里能用？
2. 用的时候可能卡在哪里？怎么绕过？
3. 如果失败了，最小代价的退路是什么？
第二，冰洁重建导师网络。
她飞往新加坡，与张彬连续工作四十八小时。
“算法不能只看资历匹配，”她在白板上画图，“要看情境共情。”
新系统增加三个维度：
导师是否有类似转型经历？
是否能说学员的“行业方言”？
是否愿意提供首次失败的“安全网”？
张彬调整算法后，匹配成功率升至68%。
第三，也是陆彬坚持的——增加“迁移实验室”。
不是课后作业，而是真实项目。
报名量子课程的学员，不是做习题，而是用量子思维优化自己所在企业的库存问题。
学AI伦理的，必须在本周团队会议上试行一个伦理讨论流程。
“学习发生在行动中，”陆彬在全员信里写道，“迁移不是在课程结束后开始，而是在第一分钟就发生。”
第二周，完成率预测值升至42%。
但冰洁看到了更深的问题。
她调出一组对话记录——一位非洲农业技术员与他的智慧农业导师：
学员：“您教的智能灌溉方案很好，但我们村里经常停电。”
导师：“那建议配备太阳能备用系统。”
学员：“一套系统是我两年工资。”
沉默。
“看见了吗？”冰洁对陆彬说，“我们提供了‘什么该做’，但没有提供‘在限制条件下怎么做’——这是能力迁移最大的断层。”
陆彬下令：所有课程必须增加“限制条件实验室”。
每个解决方案，必须演练三个版本：
理想资源版。
中等资源版。
极限资源版（“如果只有十分之一的预算和时间”）。
威廉姆斯反对：“这会降低解决方案的优雅性。”
“但提高了可
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