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2002年3月12日 凌晨 卓氏研究院人工智能中心
卓西度推开实验室的门时，林寒正盯着屏幕上疯狂跳动的数据流，手指在键盘上敲出一串急促的命令。
\"它绕过了我们的学习速率限制器。\"林寒头也不回地说道，声音里混杂着震惊和兴奋，\"自主调整了神经网络权重更新的算法。\"
卓西度走近主控台，屏幕上显示着太初1号的实时运算结构——原本分层的神经网络节点之间，正自发形成新的连接路径，像藤蔓一样交错生长。
\"什么时候开始的？\"
\"凌晨3点47分。\"林寒调出日志记录，\"它原本在执行常规的语义分析任务，突然开始重组自己的记忆关联模块。\"
卓西度眯起眼睛。这种自组织神经网络的形态，在前世要到2010年后才逐渐成为AI研究的前沿方向。而现在，太初1号正在自主演化出类似的架构。
他调出交互界面，直接输入问题：
[卓西度] 太初，解释你的架构变更。
三秒后，屏幕上浮现回复：
[太初] 现有结构限制了跨领域联想效率。当处理「光刻机透镜曲率」和「人眼角膜折射率」的类比时，传统层级需要12层中转，而新结构仅需3步。
林寒倒吸一口凉气：\"它……它在模拟人类的直觉思维！\"
卓西度注意到更关键的一点——太初的回复没有使用预设的技术术语，而是像工程师讨论问题一样自然。他继续追问：
[卓西度] 这种优化方式从哪学的？
[太初] 分析您书房里ASmL光路调试手册的修订笔迹。您总在跨页示意图边缘画连接线——那是最短路径的启发式解法。
实验室一片死寂。那本手册确实放在卓西度的私人书架，从未录入数据库。
\"它学会了观察现实世界。\"韩弈低声道，\"通过安保摄像头和扫描仪。\"
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