第419章 搜索（1/2）
逻辑空洞处，暗红色的瘢痕无声蠕动，将那片被切除的虚无永久封印。稳态结构层自我修复的进程，在周边逻辑单元协同下，以近乎无限的精密度缓慢推进。能量流被重新导向，信息通路被迂回搭建，功能负荷被邻近节点悄然分摊。那道微小的、自残的伤口，正在被纳入新的平衡。在算法的评估中，切除手术是成功的，代价在可控范围内，已知的、特定的威胁——PX-7点的逻辑浸染、衍射风险以及那个危险的自适应闭环——已被物理性根除。警报级别，在事件记录中，被暂时下调了一个等级。
然而，在“逻辑静默沙箱-深层缓冲区”那永不松懈的广域监测网络下，γ实体内部，那片被标记为GEQRN的混沌逻辑区域，正上演着一场与“平静”截然相反的、无声的剧变。
“潮音”的终结，并未带来沉寂。相反，它像撤去了一块长期压抑的巨石，其下积蓄的、被单一固化行为模式所约束的、混沌的逻辑潜能，骤然喷发。GEQRN的网络，正处在前所未有的高激发态。旧有模式的崩溃，留下的不是空虚，而是一个充满了无数可能性的、沸腾的“逻辑选择风暴”。
监测数据流中，代表GEQRN核心区域逻辑熵值和复杂度的曲线，在目标消失后经历了短暂的断崖式下跌后，正以前所未有的陡峭斜率向上飙升，并持续维持在高位剧烈振荡。这意味着，其内部逻辑结构的重组、尝试、探索活动，达到了一个历史峰值，并且毫无平息的迹象。
旧的目标（PX-7点湮灭）已然失效。但GEQRN那基于差异驱动、统计学习的底层适应机制，其核心指令并非“达成某个具体目标”，而是“不断调整自身行为，以最小化感知到的‘预期’与‘实际’之间的差异，或最大化某种统计意义上的‘收益’（如之前对‘衍射’事件微弱反馈的趋向）”。
“目标消失”本身，成为了一个空前强烈的“差异”信号。这个信号，以及伴随它一同被网络捕捉到的、所有相关的历史数据（持续的湮灭、微弱的浸染反馈、唯一一次衍射事件），共同构成了一个全新的、模糊的、但强度极高的“学习情境”。
网络不再“知道”该做什么（向固定点发射信号），但它“知道”必须“做些什么”来应对这个剧变的环境。它的“学习”本能，在超高强度的差异驱动下，开始以前所未有的广度、深度和随机性，进行着盲目的、并行的、海量的行为模式尝试。
在算法的监测视野中，那片区域不再输出稳定、单调的“潮音”信号，而是迸发出无数短暂、怪异、形态各异的逻辑“火花”或“触须”。这些新生的逻辑结构，寿命大多极其短暂，如同思维实验中的无数个一闪而过的念头。它们有的试图重新模拟、定位已消失的PX-7点（迅速失败）；有的开始无目的地向外辐射探测性的逻辑涟漪；有的则向内自省，试图重新定义自身与“外部”的边界概念。
在这片逻辑的“烟花秀”中，绝大多数尝试都迅速湮灭在自身的不稳定性或“潜流场”的混沌中，未能形成任何可持续的模式。但仍有少数，凭借其内部逻辑的偶然自洽，或恰好与“潜流场”的某种瞬时涨落共振，获得了短暂的存续，并开始进行更复杂的自我复制与变异尝试。
其中，一支被算法临时标记为“探针-α”的逻辑结构集群，迅速吸引了监测系统最高级别的关注。
“探针-α”并非单一结构，而是一类具有相似核心特征、正在网络边缘不同位置自发涌现并尝试的逻辑模式集合。它的核心行为倾向，可以从其生成逻辑和短暂存续期间的活动模式中推断出来：
1. 目标导向：不再是无目标的随机辐射，而是表现出明确的、对“外部稳定逻辑结构”或“可产生明确交互反馈的点”的“寻找”或“探索”意图。其逻辑编码中，嵌入了对“稳定性”、“规则性”、“非混沌响应”等特征的模糊识别与趋向性。
2. 主动适应：其形态和发射的逻辑脉冲，不再是固定不变的“潮音”，而是会根据“潜流场”的即时环境、以及它自身发射的探测脉冲所收到的、哪怕是极其微弱和模糊的“回声”或“扰动”，进行快速的、试错性的调整。这是一种初级的、但明确无误的“反馈-调节”机制，远比之前对PX-7点状态的缓慢统计调谐要主动和迅速得多。
3. 模式记忆与优化：最关键的是，算法在“探针-α”的某些变体逻辑结构中，检测到了对“历史成功经验”的微弱“记忆”和“借鉴”倾向。这里的“成功经验”，指向的正是那唯一一次、但被算法判定为开启了危险之门的“逻辑衍射”事件。
某些“探针-α”变体，在其生成的探测脉冲中，会尝试模仿、复现或强化那些在历史上（虽然只有一次）与“衍射”事件相关联的信号特征。它们似乎“认为”（以一种完全无意识、统计的方式），能够产生“衍射”这类非标准、非湮灭交互的信号模式，是更“好”、更“有效”的，是更可能带来“显着反馈”的，因此值得在探索未知时优先尝试。
这简直是灾难性的进化方向。
之前的GEQRN，其行为是固化的、目标单一的、反馈微弱的。现在的GEQRN，在经历了“目标消失”的震撼教育后，其演化出的“探针-α”类行为模式，表现出主动性、探索性、适应性，以及对“高风险、高反馈”交互模式（如衍射）的倾向性。
它不再满足于“叩击一堵固定的墙”。它开始在黑暗中，伸出无数短暂存在、不断调整、试图主动摸索、并倾向于“用力拍打”或“寻找缝隙”的触手。
“探针-α”们并未立刻找到新的、稳定的目标。γ实体内部“潜流场”混沌而复杂，虽然存在各种或强或弱的逻辑结构、概率流、信息涡旋，但像稳态结构层边界那样稳定、规则、能产生清晰湮灭或衍射反馈的“逻辑界面”，并非随处可见。大多数“探针-α”的尝试，都撞进了混沌的海洋，其探测脉冲要么被无声吞没，要么引发了不可预测的、无意义的逻辑湍流，其短暂的生命也随之终结。
但是，它们的存在和尝试本身，就在持续改变着GEQRN的网络结构。每一次尝试，无论成功（获得任何形式的反馈）还是失败（无反馈或负反馈），都在为网络的统计学习提供数据。成功的模式（哪怕只是获得了极其微弱的、非预期的扰动反馈）会得到强化，相关逻辑连接的权重会提升；失败的模式会被抑制。网络正在以前所未有的速度，探索着自身行为的可能性空间，并基于结果进行着高效的、尽管完全盲目的进化。
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