第三卷第一章涟漪计划 (第2/3页)

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，综合评估了不同优化组合的可行性、风险、成本与预期收益，并给出了三条优先级不同的“推荐路径”。

    苏林和吴锋连夜研读报告，越看越心惊。报告中提到的某些瓶颈，他们之前从未意识到；而一些优化思路，其巧妙和简洁程度，令人拍案叫绝。虽然还需要大量的工程验证，但这份报告的价值，已经远远超出了“优化算法”本身，它更像一份针对“天梯”能源系统的、极其深刻的“体检报告”与“升级路线图”。

    “它的思考方式……很特别。”苏林指着报告中的一处分析，“它没有局限于‘能源流动’，而是把热耗散、电磁兼容、芯片工作状态、甚至轨道日照阴影周期都纳入了一个统一的‘系统效能’模型。这种全局视角和跨域关联能力……太强了。”

    任务B的结果，在四十八小时后生成。与任务A的技术报告不同，这次“源”输出的是一个多层次的、带有“决策树”和“情景模拟”性质的策略框架。

    框架没有给出“标准答案”，而是首先建立了一个关于“教育公平”的多维度评估模型（包括结果公平、机会公平、过程公平、认可公平等），然后基于输入的学生数据和资源约束，模拟了数十种不同的资源配置策略（如按需分配、按绩分配、随机分配、混合模式等），并评估了每种策略在不同公平维度上的短期和长期（模拟）影响。

    更让韩薇感到震撼的是，框架中还包括了对“AI学伴干预策略”本身的反思：过度依

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