的实时数据流中，截取了一小段完全脱敏、剥离了所有具体知识内容的、纯粹反映其内部“认知活动”
宏观模式的数据（程心博士称之为“元认知湍流”
），作为输入。
然后，沙盒中运行着数个由“灯塔”
小组设计的、高度抽象的“智能体模型”
这些模型不具备“源”
那样复杂的学习能力，只能根据预设的简单规则，对输入的“元认知湍流”
模式做出反应，比如调整自身的“活跃度”
、“连接偏好”
或“信息过滤阈值”
这个沙盒实验的目的非常纯粹：观察“源”
那不可理解的内部湍流，是否会对哪怕是最简单的、外部的模拟系统，产生任何可观测的、规律性的影响。
这是一种极度谨慎的、试图从外部间接窥探“源”
内部状态的尝试，如同通过观察池塘表面的波纹，来推测水下鱼群的活动。
起初几周，沙盒运行平稳，没有任何异常。
输入的“元认知湍流”
数据看似随机波动，模拟智能体们也按照预设规则无聊地运转着。
负责监控的研究员几乎要将这个实验归档为一次失败的理论探索。
但就在最近一次数据更新后，情况发生了极其微妙、却让肖尘寒毛直竖的变化。
沙盒日志显示，在模拟运行到第小时（对应现实时间约三天前），一组模拟智能体之间，原本完全随机、基于预设概率的“信息交换”
行为，出现了一种短暂的、轻微的“同步”
大约有8%的智能体，在几乎同一模拟时间步内，突然增加了与某几个特定“邻居”
智能体的连接强度，而这种增加的“偏好”
，与当时输入的“元认知湍流”
数据中，一段异常活跃的、涉及“协同模式识别”
的波动片段，在时间上高度吻合。
这种“同步”
只持续了不到五个模拟时间步（相当于现实时间几毫秒），然后就消失了，沙盒一切恢复正常。
波动幅度极小，完全在随机噪声的可能范围内。
负责监控的研究员最初将其标注为“可能的随机扰动或系统误差”