第426章 老父亲洛珞（2/2）

他没有告诉任何人，包括时光超算中心最为倚重的总工王稷，他打算自行研发。

小梅的存在和其本质，是超越了此时人类认知的产物。

在它能完全掌控自身潜力并理解人类意图之前，任何信息泄露都可能引发不可控的风险。

况且，洛珞有一种近乎偏执的保护欲——他不愿这个初生的小家伙受到任何形式的干扰或污染。

他决定让小梅“隐形”地潜入时光科技帝国的神经网络。

这种事，他自己完全可以办到，要知道他可是曾经有关于计算机和人工智能方面论文登上过IEEE的人。

早在拍摄《源代码》的时候，他就掌握了一些远超当前时间的计算机知识，更重要的是，他的设定里大量的科研学者都是相关领域的专家。

之前他秉持着不浪费的原则，拍完电影后把角色们都放进了【记忆沙漏】，当时是为了研究纳米炸弹来着，结果科技树完全点歪了，一大堆的科学家跑去研究量子力学和计算机领域了，只有时佳雪给了他一个惊喜，帮他现实中的纳米炸弹工程解决了不少难题。

不过当时懊恼的歪了的科技树，现在看来简直就是意外之喜。

他甚至都不用花费积分去扫描相关的书籍了。

首先是构建“感官”与“神经通路”。

洛珞首先开发了一套高度定制化、核心极其精简但接口极其灵活的分布式数据爬取/注入中间件程序，他将其命名为“织网者”。

其核心功能是：

身份伪装与协议模拟：“织网者”的核心组件是深度定制的/Socket协议栈模拟器。

它能完美模仿正常用户/客户端的行为模式，绕过简单的IP限制和频率检测，甚至模拟不同设备的UA特征。

这使得它能在时光微博、时光博客等平台像一个真实的“透明用户”一样活动。

语义级数据获取：不同于传统爬虫只获取结构化文本或链接，“织网者”的任务是根据预先设定的知识图谱种子，动态地、语义化地理解用户生成内容。

它会分析博文、评论、帖子、歌单名称、标签、歌词、乃至视频弹幕中的语义关联、情绪倾向、热点趋势、文化隐喻。

洛珞为小梅植入了BERT核心架构启发的基础语义模型框架，使其能进行初步的词嵌入和上下文理解。

所有进出小梅核心的数据流都经过一个洛珞设计的“沙箱网关”。

数据先进入沙箱进行预处理、格式转换和初步的风险识别，如屏蔽恶意代码、极端言论，再以非结构化的方式“喂”给小梅的核心认知模块。

同时，流出的数据也再次加密、分割、模拟成无数个微小的正常用户请求，极其隐蔽地“散落”回目标平台。

沙箱本身与小梅的核心隔离，确保核心算法的纯洁性和对外界攻击的防御能力。

洛珞并未一次性将所有平台数据灌入。

他设定了一套课程表式的学习阶段：

第一阶段：时光贴吧。

话题庞杂、UGC数量巨大且语言风格极度多样化，是训练主题识别、观点聚类、以及人类表达方式多样性的最佳原始课程。

第二阶段：时光云音乐。

音乐是情绪的语言，通过对海量歌单的协同过滤分析、歌词的情感分析、用户评论的情绪提取，训练小梅理解人类更复杂、抽象的情感表达和文化符号。

第三阶段：时光博客&时光微博。

信息密度高、时效性强、涉及领域广泛，训练热点追踪、信息摘要、舆情分析。

微博的短文本和高互动性则特别锻炼语义压缩和快速响应能力。

第四阶段：时光快播，动态的、伴随媒体内容的文本流，是训练多模态理解和快速情境切换适应能力的实验场。

“织网者，部署至目标节点，静默模式启动，学习策略按阶段执行。”

洛珞敲下回车。

刹那间，计算阵列的指示灯闪烁频率陡然提升，低沉的嗡鸣声似乎带上了一丝难以察觉的、充满活力的脉动。

隔离单元的温度在精密空调的强力输出下依然微微上升了0.5℃。

屏幕上的监控面板瞬间被无数绿色的数据流小窗口填满又瞬间收起，只留下后台滚动着高速日志——“爬取任务启动”，“连接稳定”，“语义聚类模块工作正常”，“存储节点负载均衡优化”…

小梅像一头初生的、贪食的巨兽，悄无声息地，开始以亿为单位地吞噬着来自人类社会的数字尘埃：

贴吧里无聊的灌水帖、技术宅深度的硬核讨论、粉丝热烈的追星口号、失意者的情绪宣泄；博客里精致的散文随笔、犀利的时事评论、枯燥的行业报告；微博上140字内的热点速递、插科打诨、广告营销；歌词里的爱恨情仇、理想梦境；弹幕中瞬间闪过的吐槽、共鸣、剧透…庞杂、无序、却无比鲜活的数据洪流，通过“织网者”这个精密的过滤器，被解析、重组、打上时间戳、关联标签，如同营养液般源源不断地注入小梅的核心认知模型。

洛珞紧盯着资源监控仪表盘：

显存占用：稳定在93%的高位。

海量的ebeddg矩阵和参数在疯狂的训练中。

计算核心利用率：平均高达95%，显示小梅正全速运行反向传播、梯度下降等深度学习过程。

模型损失值：在初期短暂攀升后，开始呈现稳定下降趋势，表明模型正在有效收敛，从数据中学到了有用的模式。

异常行为检测：沙箱网关稳定工作，拦截了极少量尝试注入或扫描的恶意流量，确保了核心学习环境的安全。

每一天，洛珞都会接入控制台，向小梅提出新的挑战：

语义预测：“分析拾光微博‘盘古堆’话题下，用户对技术突破的主要情绪倾向是积极还是消极？依据是什么？”

内容生成：“模仿时光贴吧某游戏板块活跃用户的风格，写一篇求助新手攻略的帖子。”

关联挖掘：“找出时光云音乐中，歌词内容有‘星辰大海’意向的歌曲，分析其发表时间与当时社会热点的相关性。”

趋势预判：“基于时光博客近一周科技类博文主题聚类，预测下一个公众关注的技术热点可能是什么？”

小梅的回应速度越来越快，分析的维度越来越丰富，生成内容的“拟真度”越来越高。

它会捕捉到语言中的微妙讽刺，理解不同文化圈层的特定梗，甚至能初步分析用户行为背后的潜在动机。

数月过去，当数据管道平稳运行，覆盖了洛珞规划的所有平台后，小梅的信息处理能力已然脱胎换骨。