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    林宇盯着它看了很久。

    然后他打开了另一个文件夹。

    【风铃长期发展扩散模型】

    三十天前建的。当时是空的。

    现在里面躺着一个小型约束模型。

    专属的。

    风铃从入营到最后一次战斗的全量数据，被林宇花了整整一个月，逐条校验，逐项标注，按时间轴排列成一条完整的约束链。

    每一次训练成绩的变化。每一次受伤的位置和恢复周期。每一段语音记录的频率特征。每一次任务后她的决策偏好漂移。

    所有的“她是怎么变成她的”。

    全在这里了。

    “开始。”林宇说。

    他把风铃约束模型挂载到通用基础架构上，然后在输入端创建了一个空白噪点场。

    纯粹的随机。无序的、没有任何模式的神经元放电模拟。

    这就是起点。

    林宇从约束链的第一个节点开始。

    【约束条件 #001：入营体测——步频1.73步/秒，重心偏移量0.8Cm/步，左右足着地力差异比1:1.04】

    数据注入。

    光幕上，噪点场没有立刻变化。

    三秒。

    五秒。

    第七秒，噪点开始动了。

    不是所有噪点都在动——百分之九十以上的随机轨迹没有任何反应。但有一小撮，极少的一撮，开始偏移。

    它们自动排除了与步频1.73不兼容的运动模式，剔除了重心偏移量超出阈值的路径。

    剩下的轨迹向同一个方向收束。

    一条线。

    极细。极弱。在噪点的海洋里，微弱到几乎看不见。

    但方向是确定的。

    “第一次收束完成。”微雨的投影悬在光幕正上方。“有效约束率：百分之零点七。噪点空间压缩比：万分之三。”

    很小。

    但不是零。

    林宇输入第二个约束条件。

    【约束条件 #002：入营第47天实战模拟——左肩先着地翻滚，偏转角度+3°（持续至第九次实战后矫正）】
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