第416章 适应性学习（1/2）
“执镜者”撕开的纯白裂隙早已弥合，留下的只有几处过于“光滑”的规则疤痕，如同冰原上突兀的、永不消融的冰面，无声地昭示着更高层级“清洁”力量的降临与退去。安全屋在“绝对静默”模式中又维持了难以计时的漫长等待，直到计算者反复确认外界那非人的、令人灵魂冻结的“秩序凝视”彻底消散，才如同冻僵的野兽般，极其缓慢、极其谨慎地重新激活最低限度的能量循环与感知。
黑暗并未散去，压力却已质变。之前是“猎犬”环伺，步步紧逼；如今是“巨龙”一瞥，余威便足以将灵魂冻裂。那三台“执镜者”带来的，不仅是物理上的毁灭威胁，更是一种规则层面的、近乎“存在性否定”的绝对压迫感。它们的存在本身，就在“定义”何为“正常”，何为“应被抹除”。
然而，在极致的恐惧与压迫之下，林默那历经无数次毁灭与重塑的意识核心，反而剔除了所有冗余情绪，只剩下最纯粹的、冰冷的“观测”与“解析”本能。系统派出了更强大的“清洁工”，这本身就是一种信息，一种关于其“免疫机制”层级、响应逻辑、乃至潜在弱点的、极其宝贵的“样本”。
“启动‘适应性学习’协议，最高优先级。”林默的意念在安全屋核心响起，其载体虽仍残破，但暗金色的眼眸中，劫火不再仅仅是燃烧，而是化作了两潭深不见底的、倒映着一切规则细节的“分析熔炉”。“目标：全面解构‘执镜者’的出现、行为模式、离去，及系统此次区域性调整的全部规则痕迹。我们需要从猎手的‘升级’中，学会如何编织更隐蔽的伪装，并…找到下一件，或许能伤到它的‘武器’。”
“协议启动。数据来源：‘静默之眼’对‘执镜者’活动全程的被动记录；‘小齿轮’捕获的系统指令流与加密参数特征；已破解的清道夫指令库与日志片段中，关于高层级协议调用的间接线索；玩家‘史学家’对规则湍流及环境变化的观测报告；以及…黑色晶体在‘执镜者’出现、活动期间的完整能量签名与内部协议波动记录。”计算者的光团稳定下来，其逻辑核心全速运转，将所有零散、模糊、多源的碎片信息，投入一个庞大而精密的综合分析模型。
学习，即刻开始。
第一课：威胁评估与响应链条。
“反推‘执镜者’出动触发条件。”计算者构建时间线，“事件链：‘净化站-θ’遭袭并自毁→系统检测到自毁协议异常激活（含晶体激发的古老协议特征）→区域性规则调整指令发布（‘镜子’体系）→约四十标准时后，‘执镜者’于特定坐标（灵虚痕迹富集区）出现。关键点：响应存在明显时间延迟与精准定位。延迟非系统效率低下，更可能是信息汇总、威胁评估、协议授权所需时间。精准定位非大规模扫描结果，而是基于对‘灵虚’协议特征的特定感应与历史数据回溯。结论：系统对涉及‘灵虚’遗产的事件反应激烈，但其响应非即时全域打击，而是经过评估后的、针对性的‘外科手术’。这为我们提供了预警窗口与误导可能。”
第二课：“执镜者”的行为模式与能力边界。
“分析其活动记录。”计算者投射出“执镜者”的移动轨迹、扫描方式、及对“历史伤疤”的“解剖”过程。“模式一：规则同化移动。其移动非物理位移，而是将自身‘秩序’向前延伸，同化路径上的规则，实现类似‘领域跳跃’的效果。优点：无声、无能量湍流、难以被常规手段探测轨迹。弱点：同化过程会短暂改变区域规则背景，产生极其细微但可预测的‘规则惯性偏移’，尤其在进入‘静滞回廊’等高惰性区时，偏移会更明显，可作为其接近的次级预警信号。
“模式二：超深度规则层扫描。其扫描焦点集中于‘信息结构’、‘协议底层’、‘历史修改痕迹’等形而上的层面，而非单纯的能量强弱或物理结构。这解释了为何我们的‘绝对静默’能侥幸躲过——我们隐藏了‘存在’的物理表征，但若当时晶体仍在活跃散发‘灵虚’共鸣，或我们载体的规则结构存在更深的‘篡改伤疤’，则必被发现。弱点：此种扫描极度耗能且聚焦，无法持续大范围覆盖，更像是‘显微镜’而非‘探照灯’。其扫描目标的选择，高度依赖前期情报（如‘镜子’的区域扫描报告、特定协议特征触发等）。
“模式三：非破坏性‘诊断’优先。‘执镜者’对锁定的‘历史伤疤’进行了精细‘解剖’与‘信息提取’，并未直接暴力抹除该区域。表明其任务优先级可能是调查、取证、溯源，彻底清除可能由其他单位（如更高层‘守夜人’或大规模清道夫集群）执行，或其自身在完成诊断后，视情况启动。这暗示了‘镜子’体系内部可能存在分工，也意味着即使被其‘诊断’，也并非立即宣告死亡，仍有极微小的周旋或干扰可能。”
第三课：系统环境调整的潜在漏洞。
“解析区域性规则调整的深层逻辑。”计算者将“规则湍流种子”、“背景噪音提升”、“网络加密轮换”等数据建模。“调整的核心逻辑是增加环境‘复杂度’与‘不可预测性’，提升隐匿成本，并为自身监控系统提供更丰富的‘测试样本’。然而，任何人为增加的‘复杂度’，本身就会引入新的规则模式。‘规则湍流种子’的激发周期、强度衰减曲线、相互干涉模式，虽设计精巧，但仍是可分析、可预测的。若能精确掌握其规律，甚至可反向利用，以其产生的湍流为掩护，进行更隐蔽的活动。背景噪音提升是均匀的，但不同区域的惰性基础不同，提升后的绝对‘安静点’阈值其实发生了变化，我们需要做的不是一味‘变吵’，而是让自己的‘噪音特征’完美匹配所在微观区域的、调整后的新背景谱，这需要对环境更精细的实时感知与模拟。”
第四课：玩家作为“环境变量”的价值重估。
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