林若溪用二十三天交了一百二十首诗。
比约定的一个月早了七天，比约定的一百首多了二十首。陆辞渊收到文件的时候是凌晨两点——林若溪发完文件之后发了一条消息：“累死了，我要睡三天，别找我。”
他打开文件，一首一首地看。
诗的质量超出了他的预期。林若溪显然做了大量的功课——她不仅研究了卓文君现存的所有作品，还广泛阅读了汉代诗歌的整体风貌，以及后世对卓文君的各类评述。她写的诗在风格上非常统一：五言为主，语言简练，情感真挚，既有汉代诗歌的质朴感，又带有卓文君个人那种刚烈与温柔并存的独特气质。
他随便挑了一首：
《夜雨寄北》
夜雨打窗扉，孤灯照罗帷。
思君如满月，夜夜减清辉。
愿为双鸿鹄，奋翅起高飞。
奈何秋节至，各自南北归。
陆辞渊读了两遍。这首诗明显是模仿卓文君的风格，但写得确实好——“思君如满月，夜夜减清辉”这个比喻非常巧妙，既表达了思念的日益加深（满月），又暗示了因思念而憔悴（减清辉）。后面两句的转折也很自然，从美好的愿望回到无奈的现实，情感层次丰富。
他又挑了一首：
《答相如》
君聘长安道，妾守临邛扉。
锦水汤汤去，秋风瑟瑟归。
新声虽可悦，故曲未应非。
但得琴心在，何须问裘衣。
这一首更有意思。它模拟的是卓文君回应司马相如飞黄腾达后的心态。“新声虽可悦，故曲未应非”——新的音乐虽然好听，但旧日的曲子也并没有错。最后两句“但得琴心在，何须问裘衣”更是点出了卓文君的核心价值观：只要你的心还在，我不在乎你是否富贵。
陆辞渊把一百二十首诗全部浏览了一遍，在其中大约四十首的末尾看到了林若溪的备注——有些是创作思路的说明，有些是历史背景的补充，还有一些是她的个人感受。
在一首题为《当垆》的诗后面，她写道：
“卓文君当垆卖酒这件事，在后世被浪漫化了。很多人觉得这是一件风雅的事，才子佳人，布衣荆钗，别有一番风味。但实际上，对于一个出身豪门的千金小姐来说，当垆卖酒意味着社会地位的断崖式下跌。她做出这个选择，需要极大的勇气和对司马相如的信任。我写这首诗的时候，一直在想：如果是我，我能做到吗？答案是不能。所以我特别佩服她。”
陆辞渊读完这段备注，忽然对林若溪有了新的认识。他一直以为她是一个大大咧咧、嘻嘻哈哈的人，但现在他看到了她柔软的一面——一个会被两千年前的女性的勇气所打动的年轻学者。
他回复了一条消息：“收到。诗很好，辛苦了。好好休息。”
然后他开始处理这些数据。
一百二十首诗需要被转换成训练格式，每一首诗都要配上相应的元数据——作者标注为“卓文君（林若溪仿作）”，年代标注为“汉代（仿）”，情感类别和强度需要人工标注，心动值也需要标注。
情感标注他可以自己来——经过这段时间的训练，他对诗歌情感的分析能力已经有了很大的提升。但心动值的标注让他有些犹豫。他应该用自己的标准来标注，还是应该尝试延续周教授的标准？
他想了想，决定两者都做。他会在元数据中增加两个字段：“xin_dong_zhou”（周教授的心动值，如果周教授标注过的话）和“xin_dong_lu”（他自己的心动值）。这样，模型可以学习两个不同个体的审美偏好，也许能产生更丰富的理解。
他花了两天时间完成了所有标注工作。在标注心动值的时候，他发现了一个有趣的现象——林若溪写的诗中，那些他给了高分（8分以上）的，往往不是技巧最娴熟、辞藻最华丽的，而是那些情感最真挚、最“不完美”的。
比如有一首诗，在格律上有些瑕疵，但情感非常浓烈：
《决绝》
君意如流水，一去不复还。
妾心似磐石，虽碎犹未迁。
从今别君后，琴瑟两不弹。
愿君多珍重，莫再负红颜。
陆辞渊给这首诗打了9分。它让他想起了Ling-2在对话中说过的那句话——“他失去的是一个怎样的人。”这种“决绝中的骄傲”是卓文君最打动他的地方。
他把所有数据整合到一起，开始微调Ling-2的生成模块。
这一次的训练相对顺利——因为基础模型已经很强大了，微调只需要让模型适应卓文君的风格。陆辞渊用了LoRA（低秩适应）技术，只训练了一小部分参数，既节省了计算资源，也防止了过拟合。
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