的曲线继续平稳下降，而“镜源”
的曲线下降速度明显放缓，甚至在某些节点出现了轻微的震荡回升。
“我们检查了所有可能的技术细节——随机种子、梯度裁剪阈值、学习率调度……全部一致。”
接话，她今天没戴那副防蓝光眼镜，眼下的乌青更加明显，“但‘镜源’就是无法达到‘源’同期的训练效率。
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。
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。
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。
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”
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，”
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。”