损失函数在前三天剧烈震荡，曲线跳得没有规律。微雨调了七次学习率，换了两套优化器，又手动裁剪了十二个过拟合的子模块。

第十八天，损失曲线开始收敛。

第二十一天，模型输出了第一组测试结果——微雨从保留样本中随机抽取五十个个体，只给模型他们的初始神经基线，让模型自行推演后续变化。

推演结果与真实记录的平均吻合度：百分之六十三。

不够。

微雨没说话。她把架构中的注意力机制拆了重写，加入了时序因果约束层——强制模型在推演时遵循“前因必须早于后果”的时间逻辑。

第二十五天。吻合度：百分之八十一。

第二十八天。百分之九十二。

第三十天。

微雨关掉了测试界面。

“不超过百分之零点三。”

“用。”

第十四天。

微雨完成了数据筛选和清洗。无效样本剔除，异常值修正，缺失序列用插值法补全。一百二十四万份基线数据最终保留了九十一万份，加上大学资料库的研究样本和林玲的纵向数据，总训练集规模突破两百万条。

模型开始训练。

“通用基础模型完成。”

光幕上，那张三维网络已经不再是网络的形态了。它变成了某种致密的、自洽的、不断微幅脉动的结构体。每一个节点都在呼吸，每一条连线都在传递信息。

活的。

不是一个人的模型。是“人”这个概念的模型。

给它任何一个初始噪点，再给它足够的约束条件，它就能推演出这个噪点将如何一步步收束成一个独立的、完整的个体。

第561章 基础建模完成 (第3/3页)

 “她七十二小时的神经演化数据，时间跨度短，但纵向密度极高。每一秒都有完整的突触变化记录。”

林宇从折叠床上坐起来。林玲不在身边——他让城防系统的人带她去巡逻廊道遛机械犬了。

“可以用作纵向演化的锚定参考。”微雨停了两秒。“但我需要声明，这批数据来自你女儿，她的神经演化路径与常人不同。混入通用模型可能引入偏差。”

“多大偏差？”

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