顶层静室内，那幅充满生命感的神经网络草图被小心地固定在白板中央，线条狂放，概念超前，仿佛一个不属于这个时代的造物蓝图。林长青站在白板前，目光锐利如解剖刀，似乎要将草图上的每一个意念穿透。
他已经在静室中闭关了两天。苏雨晴来过几次，只是将餐食轻轻放在门外，没有打扰。她能感觉到门后那股几乎要凝成实质的专注力，如同风暴前的低气压。
基于对自身神经网络的微观洞察，以及对“长青架构”高效处理非结构化数据和并行任务特性的深刻理解，林长青的脑海中，一个全新的、颠覆性的算法框架正在疯狂构建。
传统的深度学习模型？固定的层级，预设的连接，基于反向传播的缓慢权重调整？不，那太僵化，太低效，根本无法模拟大脑那动态、并行、充满“创造性跃迁”的精妙。
他要的，不是工具，是伙伴，是另一个能够成长、能够“思考”的智慧体。
他走到那台与“星瞳”开发集群直连的、拥有最高权限的终端前。屏幕亮起，幽蓝的光映在他深邃的眼眸中。他没有调用任何现有的算法库，而是新建了一个空白的文件。
他的手指落在键盘上，停顿了片刻，仿佛在积蓄力量，又像是在进行某种无声的仪式。然后，他敲下了第一行注释：
\/\/ 星瞳核心协议 v0.1 - 动态认知网络构建
这不是编程，更像是在赋予生命以规则。
他开始构建算法的基石——一个动态的“认知单元”。它不再是简单的神经元模拟，而是一个微型的、具备基本信息处理、短期记忆和关联能力的智能体。每一个“认知单元”都拥有一个独特的“标识符”和初始的、极小的“能量阈值”。
接着，他定义了“连接”的规则。这些连接不再是固定的线路，而是基于“认知单元”之间的信息交互频率、关联强度以及某种……他引入的、模拟“好奇心”或“探索欲”的随机因子，自主建立的。高频、高关联的交互会促使连接“生长”，变得更强韧、更宽；而闲置的连接则会随时间“萎缩”，甚至被系统主动“修剪”掉。
权重的调整，也不再仅仅依赖于全局的反向传播。他引入了局部赫布规则（“一起激发的神经元连在一起”），并结合了基于预测误差的实时微调。更重要的是，他加入了一个基于全局信息流稳定性的“奖惩信号”，让整个网络能够从宏观层面动态调整微观连接的强度，趋向于一种高效的、稳定的动态平衡。
最核心，也最大胆的部分，是他设计的“元优化层”。
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