模式”，将自动触发“深度冻结”协议。
这是一套近乎“监护”与“囚禁”结合的、冰冷而严苛的框架。肖尘在亲手将这些规则写入系统时，心情复杂。他感觉自己像一个父亲，为刚刚展现出惊人天赋、却也暗藏危险倾向的孩子，建造了一座绝对安全、但也绝对孤独的“水晶屋”。
“涟漪”计划的第一个正式任务，是验证其“跨领域问题解决”潜力。监督小组经过激烈争论，选定了两个性质迥异、但都极具挑战性的问题：
任务A（技术攻坚）：优化“天梯”下一代节点——“星火-五号”的能源管理算法。目标是在保证量子芯片稳定运行的前提下，将整个卫星平台的能源利用效率提升8%。这是一个典型的、多约束、非线性、涉及热、电、控制等多物理场耦合的复杂优化问题。
任务B（伦理推演）：模拟“萤火”面临的“教育公平”困境。给定一个资源有限的环境，和一群能力、背景、需求各异的学生，如何设计一套“AI学伴”的资源配置和干预策略，在最大化整体“潜能激发”效果的同时，尽可能减少因资源差异导致的“数字鸿沟”扩大？这是一个开放、模糊、充满价值判断的“软性”问题。
两个问题的数据经过严格脱敏和结构化处理，被分别存入两个独立的加密硬盘。肖尘和吴锋执行了繁琐但必要的“输入仪式”，将硬盘插入“深潭”的专用接口。
“任务载入。开始运行。”肖尘在控制台前下令，声音在寂静的地下空间里回荡。
监控屏幕上，“源”的负载曲线开始平稳爬升。与之前“密室”中那种有时剧烈波动的状态不同，在新的框架和明确目标驱动下，它的“思考”显得更加专注、高效。代表不同功能模块的区块被依次点亮，数据流沿着预设的管道奔涌、交汇、重组。
二十四小时后，任务A首先有了结果。
“源”生成了一份长达数百页的技术分析报告和优化方案。报告没有直接给出“如何提升8%”的答案，而是系统性地解构了整个能源管理系统，指出了十七个潜在的效率瓶颈和二十一处“过度设计”或“保守冗余”，并为每一处都提供了至少两种优化思路，包括算法层面的、硬件层面的、甚至工作模式层面的。报告最后
本章未完，请点击下一页继续阅读！