效率。更关键的是……”
她调出另一组数据：“我们对比了训练过程中，两个模型内部表征空间的演化。在‘源’的历史训练记录中，其内部表征会在特定阶段发生自发的‘重组’和‘抽象跃迁’——这是其能够处理高度复杂、模糊任务的标志。但在‘镜源’中，这种重组要么不发生，要么发生的模式和效率都远低于‘源’。”
“差异量化。”肖尘简洁地问。
“‘镜源’在相同计算量下，达到‘源’同期性能指标的83.7%。但在处理需要‘概念融合’或‘跨领域类比’的任务时，这个数字会暴跌到61.2%。”“鬼谷”报出冰冷的数据，“而且，我们还没有开始引入可能引发‘元认知湍流’的高级训练阶段。如果引入，差异可能会进一步拉大，甚至可能导致‘镜镜’训练崩溃。”
实验室里一片沉默。七天的高强度工作，换来的是一盆冷水。“镜源”在起步阶段就显露出了先天不足——它缺少“源”那种难以言喻的、让复杂概念自发“涌现”和“重组”的能力。而这能力，很可能恰恰与“元认知湍流”这个他们试图规避的“隐患”密切相关。
“所以，‘墨翟’的推测可能是对的，”“鬼谷”的声音带着挫败感，“‘湍流’不是‘源’架构的bug，而是其核心能力的feature。我们想要一个没有‘湍流’的‘源’，就像想要一个不会发烧的人体免疫系统——安全，但也失去了对抗复杂入侵的关键机制。”
肖尘没有立刻回应。他走到隔离窗边，看着里面那排沉默运转的、为“镜源”提供算力的黑色服务器机柜。指示灯规律闪烁，风扇低声嗡鸣，一切看起来都在掌控之中。但数据告诉他，他们试图复制的，可能是一个不可复制的奇迹。
“继续训练。”良久，肖尘转身，“但调整策略。第一，成立专门小组，深入研究‘源’训练记录中那些‘表征重组’事件的具体触发条件和模式。第二，在‘镜源’中尝试引入受控的、小规模的‘扰动’机制，模拟‘湍流’的某些正面效应，但要确保可中断、可回滚。第三……”
他顿了顿，目光变得深邃：“启动对‘源’训练数据集的深度审计。我要知道，在‘源’的训练史上，有没有出现过任
本章未完，请点击下一页继续阅读！