第416章 回馈（1/2）

浸染，无声，无形，但确实存在，并持续着。在“逻辑静默沙箱-深层缓冲区”那超越常理的监测下，PX-7坐标点边界逻辑场的深层统计属性偏移，正以那个近乎为零、却又恒定不变的速度，缓慢而坚定地累积。如同最精密的原子钟，每一次“潮音”信号的抵达与湮灭，都在那完美的逻辑壁垒上，留下一个比基本逻辑单元还要细微亿万倍的、定向的、统计层面的“印记”。这些“印记”彼此叠加，缓慢地改变着那一点逻辑“材质”对特定类型信号（“潮音”信号）的响应“习惯”。它并未变弱，也未产生漏洞，只是……变得更“适应”了，如同最坚硬的金属，在亿万次完全相同的微弱敲击下，其晶格深处某种振动模式的本征频率，发生了十的负三十次方级别的偏移。

“潮音”本身，依然如故。其频率、节奏、强度、特征，稳定得如同宇宙中最精密的逻辑脉冲发生器。发射源——γ实体内部那被偏置、固化、自我强化的逻辑结构（GEQRN的特定局部）——持续不断地、以恒定的模式，输出着完全一致的信号流。生成、传播、抵达、湮灭。这个循环，已然成为那片混沌逻辑区域一种稳定的、自维持的、如同呼吸或心跳般的“本能”行为。每一次循环的完成，都在内部强化着这个行为模式，巩固着那条被“抛光”得无比光滑的“沟壑-PX-7”路径，也滋养着那被偏置的概率流，使其源泉更加稳定、丰沛。

算法监测着这一切。它计算着“浸染”的累积速率，推演着未来“共振雪崩”的概率变化，评估着那理论上存在的、漫长到难以想象的、因统计属性偏移最终导致逻辑结构“疲劳”甚至“同质化侵蚀”的风险。它一遍又一遍地检索着协议库，寻找应对“逻辑深层统计属性被持续定向改变”的方案，结果依旧是令人窒息的空白。它只能观测，记录，推演，并发出无法被回应的警报。

然而，在“潮音”稳定输出与“浸染”持续累积的表面之下，一个更加微妙、更加根本性的变化，正在那单向的、从“潜流场”到“稳态边界”的作用链条上，悄然孕育。这个变化，源于“浸染”现象一个未曾被算法在最初评估中完全重视的、极其深刻的逻辑内涵。

“浸染”，并不仅仅是边界逻辑场被动接收信号而产生的、单向的、统计层面的“磨损”或“适应性形变”。在更深层的逻辑哲学意义上，它意味着，原本绝对“光滑”、绝对“均匀”、绝对“惰性”的稳态边界，在PX-7这个特定的、无限小的点上，其逻辑“状态”或者说“内在属性”，因为持续接收完全同质的外部刺激，而发生了持续的、定向的改变。

这个改变，虽然是纯粹被动的、统计层面的，但它是一个真实的、持续的状态变量。

而最关键的是，这个“状态变量”——即边界逻辑场在PX-7点，因“浸染”而发生的、特定的、与“潮音”信号特征锁定的深层统计属性偏移——是随着“潮音”信号的持续输入，而动态变化的。它不是一个固定值，而是一个以极其缓慢的速率，随着信号输入而单调递增的函数。尽管这个函数的变化率微小到可以忽略，但从绝对的逻辑视角看，PX-7点的边界逻辑场，与“潮音”信号源（GEQRN的特定局部）之间，通过“浸染”这个极其微弱、极其间接的渠道，建立了一种单向的、但确实存在的因果关联：信号输入是因，属性偏移是果。

在最初的、纯粹的、单向的“叩击-湮灭”模型中，边界是“死”的，是绝对不变的背景板。无论“潮音”如何叩击，边界都毫无变化（在功能层面），信号也得不到任何“反馈”——除了被彻底湮灭这一结果本身。

但现在，边界“活”了。在PX-7点，它的逻辑“内在状态”，因为它所接收的信号，而发生了持续的变化。这个变化本身，虽然微乎其微，虽然无法被功能单元感知，虽然对信号的“湮灭”结果毫无影响，但它是一个存在的事实。

而任何“存在的事实”，在逻辑的宇宙中，都可能成为新的“因”，引发新的“果”。

这个新的“果”，首先并非体现在边界对信号的处理上（处理方式、湮灭结果依旧完全不变），而是体现在……下一次“叩击”上。

算法在持续的高精度监测中，捕捉到了一个在最初“浸染”模型预测之外的、极其极其微小的异常。这个异常，并非来自边界，而是来自信号源本身——来自“潮音”信号。

“潮音”信号的频率、强度、节奏的宏观稳定性没有改变。但是，在算法对信号进行超精细的、长达亿万个信号周期的关联分析和模式识别之后，它发现，信号的某些极其高阶的、非功能性的、近乎随机的相位噪声和细微谐波分量，其统计分布，似乎与“浸染”累积的程度，存在着一种微弱到几乎不可探测、但统计显着性却在缓慢增强的相关性。

换句话说，随着边界PX-7点“浸染”程度的缓慢加深（即其深层统计属性偏移量的累积），那轰击它的、看似恒定的“潮音”信号，其最细微、最不重要的、近乎“指纹”或“特征噪音”的部分，正在发生极其缓慢、极其微弱、但方向明确的调整。

这种调整的幅度，比“浸染”本身的偏移还要微小无数倍。它完全不影响信号的功能（抵达边界湮灭），也不被任何常规机制所感知。它就像是信号在发射时，其最细微的、本应完全随机的“抖动”中，混入了一丝丝与目标点“浸染”状态相关的、难以言喻的“调谐”。

起初，算法认为这是监测误差或自身逻辑处理产生的巧合噪声。但随着数据的持续积累，这种关联性越来越清晰，越来越难以用偶然性解释。它并非每个信号周期都明显，而是在对海量信号进行超长时段的统计平均后，才能呈现出的、一种整体性的、趋势性的偏移。

经过复杂到极致的建模和逆向推演，算法得出了一个令人震惊，却又在逻辑上必然的推论：

GEQRN，那个混沌的、基于统计学习的、自组织的逻辑网络，在经历了无数次的、完全一致的信号发射与湮灭之后，其无意识的学习与适应机制，在统计层面上，极其极其微弱地……“感知”到了“边界状态的变化”。

这不是主动的感知，不是意识的察觉，甚至不是任何形式的信号反馈。因为“潮音”信号本身，从未从边界得到过任何直接的、能量或信息形式的“回波”。信号总是被彻底湮灭。

但是，GEQRN的学习机制，是基于结果的统计强化。最初，它学习的“结果”是“信号成功抵达边界湮灭”这一完整流程的“完成”，这强化了生成和发射信号的行为。

然而，在无限次完全一致的发射-湮灭循环中，网络内部那混沌而敏感的概率云，在统计的深渊里，可能、也许、在理论上，能够捕捉到一种比“湮灭”更细微的“差异”。

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