林猛神色凝重地关上了门，转身急切地问地鼠：“这次到底给我安排了啥任务？”地鼠不紧不慢地拿出一份资料，递给林猛说：“这是你的新身份资料。接下来，我会带你去食品速配运输公司上班，在那儿你有机会接触到目标人物。要是博士能顺利带出基因药剂，那你就不用冒险了，但还是得做好准备。”林猛一听，赶忙伸手索要装备，地鼠指了指一个地方，说：“都在那儿放着呢。”事情谈完，地鼠热情地邀请林猛吃披萨，边吃边唠嗑：“到了当地，你可得注意这些事儿……”他详细地给林猛交代了上班的行车路线、该乘坐的交通工具等各种相关事宜。吃完披萨，地鼠就带着林猛来到蔬菜批发市场，把他介绍给了布莱克。
在食品速配运输公司上班的日子里，林猛结识了一群志同道合的同事。有一次，公司组织团队建设活动，大家玩得不亦乐乎。休息的时候，林猛和几个同事闲聊起来。其中一个同事是个科技迷，他兴奋地说起现在的深度学习模型优化技术，说这项技术在很多领域都有巨大的应用潜力，比如能让智能设备更智能，还能帮助分析大量的数据。林猛听着觉得挺有意思，他联想到自己的任务，如果能利用这项技术，是不是可以更高效地分析目标人物的信息呢？这时，另一个同事提到，在公司运营中，成本核算方法也非常重要，合理的成本核算能让公司节省开支，提高利润。林猛心想，这和完成任务时合理规划资源也有相似之处。
后来，林猛在一次偶然的机会中，接触到了一篇物理学学术论文。论文里复杂的理论和公式让他看得一头雾水，但其中关于能量转换的概念却让他眼前一亮。他又开始联想，能不能把物理学中的这些原理运用到任务中呢？比如利用能量转换的原理，优化装备的能源使用效率，或者通过物理现象来制造一些干扰。林猛越想越觉得有道理，他决定深入研究一下。
林猛开始四处查阅资料，学习深度学习模型优化的知识，还向一些专业人士请教如何将其应用到实际分析中。同时，他也研究不同的成本核算方法，思考如何在完成任务时更好地规划资源，降低风险。在这个过程中，他发现深度学习模型优化和成本核算方法之间似乎也存在着某种联系。比如，通过优化模型，可以更准确地预测成本，从而选择更合适的成本核算方法。林猛把自己的发现和同事们分享，大家都觉得很有道理，还一起讨论如何将这些知识运用到工作和生活中。
随着对这些知识的深入研究和实践，林猛发现自己看待问题的角度发生了很大的变化。他在完成任务时更加得心应手，不仅能更高效地分析目标人物的信息，还能合理规划资源，降低成本。但林猛知道，自己还有很多东西要学，他打算继续探索深度学习模型优化、成本核算方法以及物理学学术论文中的知识，看看还能发现哪些奇妙的联系，为自己的任务和未来的发展带来更多的可能性……
