林宇盯着它看了很久。



然后他打开了另一个文件夹。



【风铃长期发展扩散模型】



三十天前建的。当时是空的。



现在里面躺着一个小型约束模型。



专属的。



风铃从入营到最后一次战斗的全量数据,被林宇花了整整一个月,逐条校验,逐项标注,按时间轴排列成一条完整的约束链。



每一次训练成绩的变化。每一次受伤的位置和恢复周期。每一段语音记录的频率特征。每一次任务后她的决策偏好漂移。



所有的“她是怎么变成她的”。



全在这里了。



“开始。”林宇说。



他把风铃约束模型挂载到通用基础架构上,然后在输入端创建了一个空白噪点场。



纯粹的随机。无序的、没有任何模式的神经元放电模拟。



这就是起点。



林宇从约束链的第一个节点开始。



【约束条件 001:入营体测——步频173步/秒,重心偏移量08/步,左右足着地力差异比1:104】



数据注入。



光幕上,噪点场没有立刻变化。



三秒。



五秒。



第七秒,噪点开始动了。



不是所有噪点都在动——百分之九十以上的随机轨迹没有任何反应。但有一小撮,极少的一撮,开始偏移。



它们自动排除了与步频173不兼容的运动模式,剔除了重心偏移量超出阈值的路径。



剩下的轨迹向同一个方向收束。



一条线。



极细。极弱。在噪点的海洋里,微弱到几乎看不见。



但方向是确定的。



“第一次收束完成。”微雨的投影悬在光幕正上方。“有效约束率:百分之零点七。噪点空间压缩比:万分之三。”



很小。



但不是零。



林宇输入第二个约束条件。



【约束条件 002:入营第47天实战模拟——左肩先着地翻滚,偏转角度+3°(持续至第九次实战后矫正)】



噪点场再次收缩。那条细线粗了一丝。



第三个。



第四个。



微雨没有等林宇逐条手动输入。她把联合防务数据库中风铃前三年的训练记录和医疗档案打包,格式化为标准约束条件格式,批量注入。



数据流灌入核心终端。



光幕上的噪点场开始剧烈变化。



大片大片的随机轨迹被剔除,无效路径成批消亡。收束线从一条变成一束,从一束分裂成树状结构——主干清晰,分支在关键节点处分岔,又在下一个约束条件处重新合并。



林宇站

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