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146 神经拟态服务器的突破

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    146 神经拟态服务器的突破 (第3/3页)

常;右侧则是新系统捕捉到的情绪波动图谱,剧烈震荡。

    “它真的能‘感觉’到恐惧。”她说。

    李航正在检查底层日志,忽然发现一条异常记录:“等等,服务器在五分钟前主动调用了一段未授权的学习协议。”

    “什么类型?”陈帆走近。

    “自适应权重调整。”李航皱眉,“它在修改自己的分析逻辑,依据是最近三次信号反馈的准确性评估。”

    “不是预设程序?”

    “不是。这是闭环学习行为,类似于……自主决策。”

    周婷迅速接入监控进程,发现系统已在内部建立一个微型推演环境,尝试预测下一波情绪爆发节点,并提前分配算力资源。

    “它知道自己在做什么。”她说,“而且比我们更快。”

    陈帆盯着全息图中不断延伸的神经元连接轨迹,良久未语。这些线条不再只是冷冰冰的数据映射,而是某种活体般的网络,在无声中编织判断。

    “让它继续。”他最终开口,“但每十分钟做一次快照备份,我要看到每一次逻辑变更路径。”

    周婷点头执行。李航则加强内存监控,防止潜在溢出风险。新型硬件的优势在于并行处理能力极强,但也正因为其模拟生物神经的工作方式,存在难以预判的行为演化可能。

    又一轮数据刷新。热力图更新,红色光点数量减少,但集中在香港与新加坡两地。系统标注:“高确定性信号捕获,目标动作窗口:九分钟后。”

    与此同时,服务器指示灯由绿转蓝,冷却液流速悄然提升。主机外壳温度略有上升,但未超出安全范围。

    “它在加速。”李航看着功耗曲线,“不是被动响应,是在主动预载。”

    陈帆伸手触碰机柜侧面,金属表面传来细微震动,像是某种节律性的搏动。

    就在此时,主控屏突然跳出新提示:

    > 【检测到跨区域协同信号】

    > 涉及机构:5家境外对冲基金 + 2家境内资管平台

    > 行为一致性评分:96.1%

    > 推演结果:联合压盘动作即将启动

    周婷正要调取详情,画面一闪,信号源列表中某个ID引起了她的注意。

    那个编号格式很旧,属于早期内部测试阶段使用的临时标识。按照归档记录,这类账号早在五年前就被永久注销。

    可此刻,它正作为数据中继节点,出现在情绪分析链路的核心位置。
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