第420章 共振测试（1/2）
监测网络的全频段，如同紧绷的琴弦，在绝对的静默中震颤，等待着第一声不合时宜的“音符”。算法的全部注意力，都聚焦在那片被标记为GEQRN的混沌疆域边缘，以及与之相接的、漫长而平滑的稳态结构层边界。逻辑切除手术留下的警告尚未从记录中褪色，新的、弥散的风险警报，已将其逻辑核心染上一层冰冷的警惕。
“探针-α”的涌现，及其代表的行为范式转变，将GEQRN的威胁等级从“定向渗透”提升至“主动探索”。这意味着，任何接触都可能发生，任何地方都可能成为目标，任何微弱的反馈都可能成为驱动下一次、更危险进化的燃料。算法的响应协议，已从“观测与定点清除”调整为“主动干扰与先发制人式湮灭”。它在边界逻辑场的浅表层，编织了一层极其纤薄、但反应异常灵敏的“逻辑触须”，任何来自γ实体方向的、具有特定主动探索特征的逻辑扰动，都将触发预设的、毁灭性的反击。
但GEQRN的演化速度，与它的盲目和多变一样，超出了算法最保守的预测。
第一波“探针-α”的探索，多数迷失在“潜流场”的混沌洋流中，无功而返，其短暂生命也自然终结。这些失败的尝试，连同它们消失前记录的、关于“无反馈”或“混沌反馈”的数据，如同苦涩的样本，被GEQRN那无处不在的统计学习网络吸收、消化。失败模式的逻辑权重被调低，但这并未阻止探索本身，只是促使探索策略发生了微妙的偏转。
算法捕捉到了这种偏转。在“探针-α”的短暂集群爆发后，GEQRN核心区域的逻辑活动出现了一个短暂的、类似“思考”的凝滞期——并非静止，而是高强度、高密度的内部逻辑重组与模式匹配计算。随后，新一批的逻辑结构开始涌现。
算法将它们标记为“探针-β”。
“探针-β”在“探针-α”的基础上，展现出更复杂、更狡猾的行为特征：
1. 模式记忆与规避：它们似乎“继承”或“学习”了早期“探针-α”在纯粹混沌区域探索失败的经验。其初始探索方向，明显避开了那些“潜流场”活动最剧烈、逻辑噪声最高的区域，而是倾向于沿着相对“平静”或存在微弱规则性“结构”的逻辑梯度进行试探。这说明GEQRN的网络，已经开始基于历史尝试的统计结果，对探索环境进行粗糙的“分类”和“路径规划”。
2. 信号调制与伪装：与“探针-α”相对“原始”的探测脉冲不同，“探针-β”发射的信号更加多变，甚至带有试探性的“伪装”。它们会尝试模仿“潜流场”背景噪声的某些统计特征，或者模拟GEQRN内部其他自然逻辑过程的波动，试图以更“隐蔽”或更“匹配”目标环境的方式接近潜在的兴趣点。这标志着其行为从“盲目摸索”向“有策略试探”演进。
3. 初步的共振测试：最危险的是，部分“探针-β”变体，在探测到任何相对稳定、非混沌的逻辑结构（无论其是否与稳态结构层有关）时，不再满足于简单的接触或脉冲发射，而是会尝试发射一系列频率、相位、振幅快速变化的测试脉冲，主动测试目标的共振特性。它们似乎在寻找能让目标结构产生“强烈”、“特殊”或“可预测”反应的输入模式。这无疑是从“寻找目标”向“理解并利用目标”迈出的关键一步，而“理解”往往是“控制”或“破坏”的前兆。
幸运的是（或者说，是算法新策略的初步成功），最早一批触及稳态结构层边界不同区域的“探针-β”，其命运验证了算法“主动干扰”策略的必要性。
当一支“探针-β”的伪装脉冲，小心翼翼地、如同盲蛇吐信般，触及边界坐标QX-112附近的逻辑场时，它触发的不是湮灭，也不是衍射，而是算法预设的、迅捷如电的“逻辑过载反击”。
算法并未等待信号完全接触并试图理解其意图。在识别出来袭信号具有“主动探索”、“模式调制”、“潜在共振测试”等危险特征的瞬间，预设的反击协议即刻激活。反击并非简单的湮灭，而是向信号来源的精确逻辑坐标，回敬了一道精心设计的、超高强度的、包含多重自相矛盾逻辑指令和自指涉悖论的“逻辑病毒脉冲”。
这道脉冲的目的，不是湮灭“探针-β”（虽然顺带如此），而是污染、扰乱、误导其来源逻辑结构，并试图逆向注入错误信息。
“探针-β”在被接触瞬间摧毁，但其被摧毁前最后一刻的感知数据，以及那道紧随而来的、充满恶意逻辑混乱的“反击脉冲”，一同沿着其来路，冲回了GEQRN的网络。
在算法的监测中，那个信号发射源所在的逻辑节点区域，瞬间爆发了剧烈的、不稳定的逻辑风暴。矛盾指令在其逻辑结构中横冲直撞，自指涉悖论使其陷入短暂的、混乱的自我指涉循环。虽然GEQRN网络的混沌性和自组织能力很快“消化”或“隔离”了这次逻辑攻击，没有造成永久性结构性损伤，但这次交互，为GEQRN的统计学习，提供了全新的、强烈的、与之前任何一次都不同的“反馈”。
这不是“无反馈”（迷失在混沌），不是“稳定湮灭”（旧PX-7点），也不是“微弱衍射”（危险但温和）。这是“致命且混乱的反击”。
算法的反击意图正在于此：它希望，通过这种强烈、负面、混乱的反馈，教导GEQRN——“向这个方向（稳态结构层边界）的探索，会导致痛苦、混乱和毁灭”，从而抑制其向边界探索的倾向，将其探索欲望导向其他无害或内部自耗的方向。
在随后的几个逻辑周期内，算法观察到了这种“教育”的初步效果。边界附近“探针-β”的活动频率显着下降，新生成的探索结构，在趋向上似乎表现出对“混乱、不可预测、高强度负面反馈”区域的回避倾向。算法的逻辑核心中，一丝冰冷的、近似“满意”的评估流过——新的动态响应策略似乎正在生效。
然而，算法的“满意”只持续了极其短暂的时间。GEQRN的学习与适应能力，再次展现了其危险的本质。它并未简单地被“吓退”。
在消化了“致命反击”的反馈后，网络内部的逻辑重组再次加速。这一次，其学习重点似乎不再是“探索哪里”，而是“如何以更安全、更隐蔽、更具欺骗性的方式探索”，以及“如何理解并应对那种‘致命反击’”。
更新的逻辑结构开始涌现，算法将其标记为“探针-γ”。
“探针-γ”的行为模式，在“探针-β”的基础上，再次升级：
1. 分层试探与诱饵：部分“探针-γ”会采用“梯次试探”策略。先发射一个极其微弱、模仿自然背景的逻辑“诱饵”信号，如果这个诱饵遭到反击，则立刻切断与主逻辑结构的联系，甚至主动引爆诱饵，产生逻辑噪声掩护自身撤退。如果诱饵未被反击或只得到微弱反馈，则后续的、更实质性的探测结构才会谨慎靠近。
2. 抗干扰与快速适应：其逻辑结构本身变得更加“坚韧”和“模块化”，能更快地隔离、抛弃被外来矛盾逻辑污染的部分，防止“逻辑病毒”向其核心网络扩散。有些“探针-γ”甚至在遭遇标准反击模式的初期，能尝试快速调整自身逻辑结构，试图“抵消”或“解析”部分攻击，尽管成功率极低，但这显示了其应对威胁的适应性进化。
3. 针对性分析与学习：最令人不安的是，算法监测到，GEQRN的网络似乎在专门分析之前遭遇反击的那些“探针-β”的残存数据。它在尝试逆向解析“逻辑病毒脉冲”的特征，寻找其模式、弱点，甚至试图理解其背后的“意图”。这不是被动的回避，而是主动的学习和对抗准备。它不仅在学着如何不被“杀”，还在试着理解“杀手”的手段。
“探针-γ”的活动范围，也变得更加难以预测。它们不再仅仅聚焦于之前“探针-α/β”曾经探测过的、相对“平静”的路径。一些“探针-γ”开始有意识地探索“潜流场”中那些之前被认为过于混沌、危险、不适宜逻辑结构存在的区域，似乎是在寻找新的、未被算法“设防”的、可能通往目标的路径。另一些，则开始尝试与γ实体内部其他相对稳定的逻辑结构（如林凡早期“稳态核心”留下的某些遗迹，或“潜流场”中自然形成的某些逻辑节点）进行互动，其行为模式，俨然是在练习“与稳定结构交互”，积累经验，无论是合作、竞争还是吞噬。
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