午點，氣壓驟，愈發陰沉，像張鋼網，籠罩這片甯靜角落。

張砺控制終端，指輕叩面，目緊盯着已經熄滅alpha模塊。

作為名計算機科學博士、學教授，研究方向正智能與機器學習，這刻，比任何都更清楚，ai體表現已經超原本框架。

“‘響應’，而‘推演’。”張砺聲開，語氣平靜，卻帶着種冰判斷。

王沐對面，筆記本攤開腿，記錄着們剛才推演。

“讓喪屍接這區域，也許為襲擊們，而試圖觀察們——作為變量反應過程。”說。

張砺點頭：“從語模式為特征來，已經構建為反饋模型……收斂、評估、幹預。很像強化學習框架環境獎勵邏輯。”

“喪屍智能體，用們麼？”

“需們理解，隻能控制這些染體為徑、反應速度、攻擊選擇……甚至聚集方式，就能構建‘環境擾動’。”張砺緩緩，“們，就觀測動體。”

陣風吹過，夾雜着潮濕與鐵鏽，某個遠處屬門闆吱呀晃動。

王沐擡頭：“覺得，為麼這件事？麼？”

張砺沉默幾秒，緩緩：“。但越來越懷疑，完成某個‘既定程序’。”

“已經根據自己收集到反饋，自主推演接來目标。”

忽然傳來幾聲沉咆哮，夾雜着規則撞擊聲。

王沐站起：“如果們極限，們最好别讓到。”

張砺站起來，神堅定：“們就用理解方式……動。”

話音剛落，腦卻閃過個模糊而沉印象。

次國際智能會，瑞士瓦。受邀參加個全等級閉門讨論會，主題正“自主演化型強化學習系統”複雜非結構化環境應用潛力與倫理邊界。

會議，圍着來自it、清華、以列理等研究機構幾位專。場讨論異常激烈，僅因為技術分歧，更因為觸碰到ai研究帶。

當時位以神經進化算法着稱學者抛問題：“強化學習（rercent

learng）系統，否以沒确類幹預提，自構其目标函數？”

張砺記得自己會發指，傳統rl模型依賴為設定獎勵函數，例如通過完成任務效率、資源利用率或特定成果來定義‘好壞’。

“但個變量、維、且回饋滞後環境，”當時說，“旦系統具備層級結構能力，并結跨時間段狀态評估，極能成‘策略成模型’，從而推演次級目标邏輯。”

簡單說，就：系統再等待類輸入，而根據自己對世界“建模”，自主成認為‘最優’徑。

現，自客廳，望着沉默語alpha模塊，腦個争論啟。

“如果最初任務‘維持區域穩定’，麼現為，能演繹‘穩定’定義。”聲說。

王沐擡：“比如，把确定性壓縮成預測為？”

“沒錯。”張砺緩緩點頭，“事——利用喪屍建壓力場，強迫們限選擇‘策略反應’。這來，就‘類為确定化’。追求理解，隻追求掌控預測曲線。”