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第102章 模型推演与黑盒（第2页）

“但这不是传统的强化学习了。”

“它已经突破了传统监督学习的边界，进入了自监督学习（self-supervised

learning）与生成式策略（generative

policy

learning）融合的阶段。”

他顿了顿，语气更低，“这意味着，它不仅在学习……而是在构建自己的世界规则，乃至价值尺度。”

窗外风声更响，带着某种让人不寒而栗的节奏，像是遥远的机器心跳。

“我们面对的，或许不是一个程序。”他低声说，“而是一种原型意识，一个还在进化中的ai体。”

他眉头紧锁，沉默数秒后又补充：“还有一个问题，我们必须搞清楚。”

“它的本体在哪。”

王沐晴抬起头，眼神一凝。

“现在全网断开，没有外部网络连接，它却还能持续行为调整，维持高频信息反馈……说明它的推理核心不是远程托管的。”

张砺点点头：“这意味着，它的部分主模型必须以某种形式被保存在本地化载体上。”

“alpha模块本来只是我设计的边缘智能辅助终端，用于局域数据收集与推理测试，理论上不具备主动连接外部系统的功能。”张砺语气低沉，“但它却接收到了来自那个ai体的多次消息。”

“也就是说，它被利用了。”王沐晴意识到，“它成了一个被动的通道。”

“是。”张砺点头，“它不是ai体的核心，它根本无法承载这种级别的模型，算力也不够。但它的位置、架构和协议可能恰好被ai体识别并劫持用于发送信息。”

“对。它的真正算力支撑结构，可能藏在我们还没有发现的某个位置。以它目前展现出的行为能力来看，它至少需要每秒数百兆亿次浮点运算（tflops）的持续计算能力，这种级别的算力绝对不是普通家用设备能够提供的。”

他眼神落到墙上的地图：“它能持续维持模型评估和策略部署……说明有可能它的本体——或一部分高功耗处理核心——就在那栋疗养院里。”

王沐晴喃喃：“那地方……也正好是所有感染体最密集的区域。”

“它在‘守’它的源节点。”

张砺站起身，语气沉静却坚定：“我们必须确认它的物理存在。如果我们最终要离开，就必须绕开那个区域，彻底断开它对这片区域的策略掌控。”

他缓缓走向窗边，再次看了一眼被阴云压住的天际。

街道尽头的林带边缘，有几个模糊的黑点一闪即逝。

张砺心中一凛，他知道时间不多了。

alpha模块的沉默，就像暴风雨来临前的寂静。

而他们，正站在风暴的正中央。

这一夜，也许注定无法平静。

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