“基因-光粒子映射模型，不就是用来解决光粒子编码编写、以自身细胞为蓝本进行模拟的问题的吗！？？”
聊天群里，技术蓝图突然发来一条消息，后面跟着三个红色的问号。
凌寒怔了怔。
他重新看向任务清单上那句“基因-光粒子映射模型建立（进度12%）”，又看了看旁边“编码编写理论构建（进度7%）”和“以自身细胞为蓝本的编码模拟（进度2%）”。
然后他突然明白了。
自己陷入了一个思维陷阱。
他一直把这三个任务看作线性关系：先建模型，再用模型指导编码编写，最后用编写好的编码做细胞模拟。
但技术蓝图在提醒他：这三者是共生的、同步的、相互反馈的循环。
模型需要编码数据来构建。
编码需要细胞实验来验证。
细胞模拟需要模型来指导。
没有谁必须先完成。
它们必须同时推进，在不断的试错、修正、迭代中，螺旋式地靠近那个最终的“解”。
“所以……”
凌寒重新坐直身体，眼中重新燃起锐利的光。
他调出模型构建界面，将之前收集到的所有异常数据——细胞谐振频率、绝境病毒能量波形、聊天群提供的特摄剧能量谱分析——全部导入。
然后，他做了一个大胆的决定：
不再追求“完美模型”。
先构建一个“最小可行原型”。
就像编程时的“敏捷开发”——先做出一个能跑起来的、哪怕全是BUG的版本，然后在运行中不断修复、优化、迭代。
“先假设编码接口存在。”
“先假设它能被特定频率激活。”
“先假设激活后会产生光粒子转化倾向。”
“然后用细胞实验去验证这些假设。”
“验证结果反过来修正模型。”
“修正后的模型指导新的实验……”
思路一旦打开，阻塞感瞬间消散。
凌寒的手指在键盘上飞舞，全息界面上的模型开始以肉眼可见的速度生长、复杂化。
虽然离完成还差得远，但至少……动起来了。
然而，就在他刚进入状态时——
“警报：CIA-内华达州边境管制系统触发异常标记。”
基地主控AI的电子音突兀响起。
凌寒动作一顿。
调出监控界面。画面上显示着内华达州与加利福尼亚州交界处的公路检查站实时影像。
一队七辆黑色S
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