第(1/3)页

    神经拟态服务器的环形指示灯由蓝转绿，冷却液流速回落至基准线。主控屏上，情绪热力图的波动曲线趋于平稳，亚太区域的红点逐一熄灭。系统日志显示，最后一次信号推演已完成，资源分配恢复正常。

    陈帆收回视线，指尖在控制台轻敲两下。他调出过去四十八小时的逻辑变更快照，逐条核对闭环学习路径。所有权重调整均落在预设区间内，未触发越界警报。他轻点确认键，解除算力封锁指令。

    “让它继续运行。”他对周婷说，“每十五分钟同步一次状态。”

    周婷点头，在权限面板中更新策略参数。李航则切换至底层监控界面，检查内存占用与功耗曲线。主机外壳温度已降至常温，震动消失，整套系统进入稳定观测模式。

    陈帆打开内部通讯，接通楼上实训区。

    “张磊，把昨天的模拟交易报告发来。”

    声音传出不到十秒，文件已上传至主控终端。三支学员团队的操作记录整齐排列，收益曲线并列展示。其中一组在二十四小时内实现超额回报17.3%，其余两组分别亏损4.2%和6.8%。

    他放大第一组的数据流，追踪其决策节点。早盘阶段，该团队并未急于建仓，而是等待情绪热力图中三个关键机构席位连续出现高确定性信号后，才通过跨市场套利模型切入港股与A股联动标的。午后，当系统标注“协同压盘风险上升”时，他们提前平仓，并反向布局防御型资产。

    整个过程没有依赖自动执行指令，所有操作均由人工判断完成。

    “他们用了双因子验证。”陈帆说，“不是只看情绪指数，还结合了资金流向滞后周期。”

    周婷调出成员档案。三人均为金融系大三学生，连续两年参与夜班数据标注任务，累计处理十万两千余条市场行为片段。训练日志显示，他们在过去三个月内复盘了二十七场重大波动事件，从1998年亚洲金融风暴到2015年股灾，每一帧都被拆解为情绪反应、决策延迟与执行效率三项指标。

    “这不是临场发挥。”她说，“是习惯成了本能。”

    李航皱眉：“可另外两组为什么失败？”

    “误读信号强度。”陈帆滑动画面，“他们看到红点就动手，没注意置信度低于阈值。系统提示‘潜在干扰’，但他们忽略了交叉验证环节。”

    “这就是问题。”李航语气略紧，“我们现在用的可是能‘读心’的机器。新人一旦依赖输出结果，很容易跳过思考过程。万一系统哪天出错，或者被人篡改信号源……”

    话未说完，陈帆抬手打断。

    “所以不能直接给权限。”
    第(1/3)页