我们浪费了大量算力去分析一堆毫无价值的垃圾数据。”
“那就换一种方式。”联络代表说，“不一定要从网络攻破。人，总是比系统更容易突破的。”
枢机端起红茶，喝了一口，没有表态。但也没有反对。
矿区，龙渊一号地下二层。
苏酥雪已经完成了对那几条异常暗链的反向追踪。对方的防护做得非常严密——经过至少六层跨国跳板，最后一条跳板的物理位置在东南亚某国的数据中心。但她还是抓到了一点尾巴：在第三层跳板处，对方的一个代理节点因为配置失误，暴露了真实的源 IP 地址段。虽然这个地址段大概率也是经过伪装的，但至少可以确定，攻击流量的源头在欧洲，而不是亚洲。
“欧洲。”苏酥雪在笔记本上写下这个单词，然后在下面画了两条横线。
她关闭了追踪界面，打开了认知引擎的架构设计文档。文档的标题是《源典计划》——她给这个项目起的名字。源，是源点实验室的源，也是知识源头的源；典，是典籍的典，象征着人类文明的智慧结晶。
源典计划的核心架构，她已经有了一个清晰的轮廓。整个认知引擎分为三层：
底层是“书库”——一个结构化的知识数据库，收录人类文明在各个领域积累的经典知识和实践经验。从牛顿的《自然哲学的数学原理》到爱因斯坦的广义相对论论文，从《考工记》中的冶金配方到《天工开物》中的农业技术，从克劳塞维茨的《战争论》到孙子兵法——所有这些经过时间检验的知识，都将被数字化、结构化地存入书库。书库的索引方式不是传统的关键词分类，而是她独创的“语义星图”——每一个知识节点都是一颗星，星与星之间的连接线代表它们之间的语义关联。查询一个问题，引擎会自动在星图中找到与问题最相关的知识星座，而不是简单地匹配关键词。
中间层是“棋手”——一个基于类脑网络架构的大模型。棋手的职责是根据书库中的知识和当前问题的上下文，进行推理、综合和预测。它不像传统的 LLM 那样依赖统计概率来生成文本，而是更像一个科学家——调用已有的知识，结合新的数据，形成假设，然后通过实验或逻辑推演来验证假设。棋手的训练方式也与主流大模型不同：它不是在海量的互联网文本上进行无监督预训练，而是在书库的结构化知识基础上，通过大量的“问题-推理-验证”闭环来进行训练。每一次训练，都是一次从已知知识出发、推导出新结论的科学发现过程的模拟。
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