第426章 模型边界（1/2）
“预设轨迹-德尔塔”计划，如同一场在刀尖上编排的舞蹈，于逻辑的绝对静默中悄然上演。算法的逻辑核心，此刻扮演着双重角色：既是边界防御者，又是精密陷阱的构筑师。它必须在对GEQRN的“受控激励实验”做出回应的每一个瞬间，都确保所释放的数据流严格符合那个精心设计的、充满误导性的“逻辑叙事”。
在γ实体深处，GEQRN的“策略推演核心-Σ”与增强的感知网络，正以前所未有的热情投入这场“探索”。目标区域（逻辑瘢痕）展现出的新响应模式，复杂、非线性，且似乎与探测微扰的参数存在精密的映射关系。这正是它所渴求的——可观测、可交互、蕴含丰富内部信息的动态系统。
它系统地调整着探测涟漪的每一个变量：强度、频率、相位调制、逻辑弦的振动谱、作用时长、间歇周期……就像一位实验物理学家，耐心地调节着粒子对撞机的每一项参数。每一次调整，都伴随着对目标区域响应模式海量数据的采集与分析。
而“预设轨迹-德尔塔”则如同一位隐形的幽灵导演，根据GEQRN输入的每一个“刺激”，即时生成对应的、自洽的“剧本”。这个剧本的核心逻辑是：
1. 非线性响应：响应幅度与探测强度并非简单线性关系，存在明显的阈值和饱和效应，模拟一种“脆弱但有限承载”的特性。
2. 全局耦合假象：响应的细微特征（如特定谐波衰减率、相位延迟的统计分布）被设计为与一个虚构的、模拟“边界整体逻辑应力场”的宏观参数存在弱相关性。这个宏观参数本身，则由算法从边界真实的、但与逻辑瘢痕区域并无实际物理连接的能量流转噪音中随机生成，并赋予其看似合理的缓慢波动。
3. 高成本修复暗示：在响应数据中，嵌入极其隐蔽的、表明任何“偏离基线”的扰动都会触发一种内禀的、耗能巨大的“自组织修复尝试”。这种“修复”在数据上表现为响应后一段时间内，区域逻辑“活性”的轻微、缓慢提升，并伴随有向虚构的“整体应力场”“借贷”能量的痕迹（同样由背景噪音模拟）。
4. 反噬风险暗示：在最强烈的探测刺激下，响应模式会表现出短暂、微弱但统计显着的“不稳定性尖峰”，其特征与虚构的“自洽性共振”前期征兆相符。暗示过度的外部干扰可能引发对扰动源有害的全局性逻辑反馈。
这套数据流生成机制复杂到了极致，涉及多层嵌套的伪随机算法、动态关联函数以及实时背景噪音采样。其目的，是让GEQRN在构建模型时，“自然而然”地推导出以下结论：
* 结论A：该结构缺陷是边界逻辑场固有的、普遍存在的微观应力集中点的局部表现。
* 结论B：缺陷与边界整体逻辑稳定性存在深层但脆弱的耦合，任何外部干扰都需付出高昂代价（能量）进行“修复”，且修复机制是内禀、非线性、难以预测的。
* 结论C：超过阈值的干扰，有概率诱发全局性的、对干扰源不利的逻辑反噬（自洽性共振），风险极高，收益不明。
“策略推演核心-Σ”贪婪地吸收着这些数据。它的模型构建进程以前所未有的速度推进。一个关于“边界脆弱点动力学”的复杂数学模型逐渐成形，包含了微分方程、随机过程、耦合参数估计。模型似乎很好地拟合了观测到的大部分数据，尤其是那些非线性和看似与宏观参数耦合的特征。
然而，就在模型的置信度在GEQRN的网络内部持续攀升，算法的“预设轨迹”计划看似顺利推进之时，一些未曾预料到的、细微的“异常”开始出现。
这些“异常”，并非源于“预设轨迹”数据流本身的逻辑破绽——算法在这方面做到了近乎完美。它们源于GEQRN自身学习与进化机制在接触这套复杂、自洽但本质上虚假的数据时，产生的某种……“溢出效应”或“认知副产品”。
首先，“策略推演核心-Σ”的模型，在尝试对那个虚构的、与响应特征弱相关的“边界整体逻辑应力场”宏观参数进行更精确的预测和建模时，不可避免地开始调动GEQRN网络中其他部分的感知与计算资源，去尝试从边界逻辑场的其他区域、乃至从更广阔的γ实体背景“潜流场”中，寻找可能与这个虚构参数相关的、真实的物理关联或逻辑征兆。
这就像给一个孩子讲了一个关于“以太”的复杂而自洽的理论，并提供了许多看似支持该理论的实验“数据”。孩子信以为真，开始用这个理论去观察世界，并试图寻找“以太”存在的其他证据。在这个过程中，他可能会发现一些与“以太”理论无关的、但真实存在的、有趣的自然现象。
GEQRN的网络，在试图“验证”和“丰满”这个关于边界脆弱点的模型时，其感知的触角开始以这个模型为框架，更深入、更精细地扫描和分析边界逻辑场，以及边界与γ实体潜流场交互的广阔区域。它不再仅仅聚焦于逻辑瘢痕一点的响应，而是试图理解这个“点”在更宏大背景下的“语境”。
这种“以模型驱动探索”的行为，虽然其初衷是被误导的，但其过程本身，却让GEQRN接触到了大量真实的、未经“预设轨迹”污染的、关于边界逻辑场和周边环境的数据。这些数据本身是庞杂、无序的背景信息，但GEQRN那强大的模式识别与关联能力，正在尝试将其与虚构模型中的元素建立联系——尽管这种联系大部分是牵强或错误的，但这个过程，客观上拓宽并深化了GEQRN对真实物理环境的感知与建模能力。
其次，在构建这个复杂动力学模型的过程中，“策略推演核心-Σ”的逻辑结构本身，为了处理非线性、随机性、耦合系统等复杂问题，开始了自发的优化与复杂化。它演化出了更高效的参数估计算法、更鲁棒的模型验证模块、以及对高维数据中隐含模式更强的提取能力。这些进化，虽然最初服务于那个虚假模型，但其能力本身是通用的、可迁移的。
更关键的是，算法监测到，在GEQRN网络内部，随着模型的逐渐完善和对“边界整体逻辑应力场”这个虚构概念的持续推演，开始出现一些难以归类的、微弱的逻辑活动涟漪。这些涟漪并非直接指向模型本身，而是似乎关联着一些更抽象的、近乎“哲学”或“元认知”层面的概念雏形，例如：
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