v0.1的成功上线，让龙吟研究院的工作效率肉眼可见地提升了一个档次。
这个新上线的智能助手很快就展现出了它的价值。
老李，你昨天要的那个关节应力分布模拟，一晚上就跑完了。王浩叼着包子晃进实验室。
要搁以前，咱们那服务器得吭哧吭哧算两天。
李阳正在检查的腿部传动结构，闻言头也不抬：
它还把优化方案一起给出了，三个建议都很有参考价值。
最让人惊喜的是，在学习中展现出的惊人效率。
陈光原本预计需要一个月才能完成的昆虫军团集群控制算法优化。
只用了一周时间就交出了一份令人惊叹的答卷。
基于历史任务数据和实时环境参数，重新规划了侦察蜘蛛的巡逻路径。陈光在项目会议上展示着数据。
预计整体侦察效率能提升百分之四十，能耗降低百分之十五。
王浩瞪大眼睛：这也太离谱了吧？
光仔你确定没给它开挂？
只是正常的学习过程，陈光推了推眼镜。
不过速度确实超出了我的预期。
随着参与的项目越来越多，它开始展现出一些更令人惊讶的能力。
有一次，赵开源在为新型电池设计散热系统时遇到了瓶颈。
在分析完所有参数后，竟然提出了一种基于仿生学的新型散热结构建议。
这个设计......赵开源看着屏幕上的三维模型，目瞪口呆。
完全跳出了我们传统的思路，但是理论上可行度很高！
更让人意外的是，在一次模拟对抗演练中，李阳正准备按照既定战术展开行动。
突然在战术平板上标记出一条全新的进攻路线。
建议更改路线。
的合成音平静地解释：根据敌方单位三分钟内的移动模式分析，原定路线有87%概率遭遇伏击。
李阳将信将疑地按照新路线前进，果然成功绕开了对方的埋伏。
这家伙是不是成精了？演练结束后，王浩围着控制台转悠。
连埋伏都能预测？
然而，随着展现出的能力越来越强，一些不同的声音也开始出现。
这天下午，赵工来到的整备车间，正好看到李阳在测试一套新的平衡算法。
这是基于数千小时的机甲运行数据自主优化出来的。
这套算法谁做的？赵工眯着眼睛看了会儿测试数据。
动作衔接倒是流畅，但是不是太......激进了点？
李阳解释道：烛龙优化的版本，理论上可以在不增加能耗的情况下，提升百分之十五的机动性。
又是那个铁盒子？赵工哼了一声，拿起旁边的保温杯喝了一口。
你们这些年轻人，别太依赖那些花里胡哨的东西。
机器再聪明，能比得上人脑里的经验？
他指着屏幕上的一处数据：这个急转角度，按照我的经验，对传动轴的负荷太大了。
短期内可能没问题，时间长了肯定要出毛病！
晚饭时，几个年轻研究员在食堂里边吃边聊，话题自然也绕不开。
说真的，有时候我觉得比咱们所里某些教授还厉害。一个刚毕业的博士感叹。
昨天我那个项目卡了半个月的难题，它十分钟就给出解决方案了。
但是你们不觉得有点......可怕吗？另一个女研究员小声说。
它学得太快了。上周还只能处理简单指令，现在都能自己做战术推演了。
要我说啊，王浩扒拉着餐盘里的菜。
这就是个超级工具，好用就完事了！难道你们还用算盘嫌弃计算器算得太快？
