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第二十七章微光[2 / 6]

地捕捉到了。

“他们像一只受了惊的刺猬,把所有的刺都竖起来了。”在“深蓝动力”总部那间可以俯瞰硅谷的豪华办公室里,首席战略官卡尔森听着幕僚的汇报,嘴角勾起一丝玩味的弧度,“但刺猬终究是刺猬,蜷缩起来防御,就意味着放弃了进攻。我们的组合拳,打疼了他们。”

“国会那边,法案通过的概率在增加。资本市场持续看空。瑞士的专利诉讼虽然进展缓慢,但消耗着他们的资源和注意力。与日本人的合作也出现了裂痕。”幕僚补充道,“最重要的是,我们对‘萤火’的初步‘压力测试’显示,其AI在应对复杂、矛盾信息时,表现出一种……令人惊讶的‘审慎’和‘平衡’倾向,有时甚至显得过于‘保守’。这或许说明,他们在算法设计上刻意规避了敏感点,但也可能意味着其核心模型存在某种我们尚未理解的‘内在约束’或‘价值锚定’。需要进一步测试,但他们的防御明显加强了。”

“审慎?平衡?保守?”卡尔森重复着这几个词,眼神变得锐利,“不,这不够。我要的不是这种模糊的描述。我要知道,当面临真正的、不可调和的价值观冲突时,它的‘内核’会导向哪里。是偏向于他们官方的那一套叙事,还是会展现出某种……更具‘普世性’或者更‘可塑性’的倾向?继续测试,提高强度,但更隐蔽。同时……”他顿了顿,指尖无意识地敲击着光滑的桌面,“是时候,给我们的中国朋友,再送去一份‘惊喜’了。他们不是喜欢谈‘开放合作’吗?那就让他们尝尝,真正的‘开放’带来的滋味。”

几天后,一则看似平常的科技新闻,在国际学术圈和开源社区悄然流传开来。欧洲某知名大学的一个联合研究团队,在预印本网站arXiv上发表了一篇论文,标题颇为吸引眼球:《一种基于分布式强化学习与博弈论的新型多智能体协同优化框架》。论文声称,他们提出了一种全新的算法框架,能够在复杂、动态、非完全信息的环境下,显著提升多个AI智能体在竞争与合作混合任务中的整体表现和稳定性。论文提供了详尽的数学推导和初步的仿真实验结果,代码也在GitHub上部分开源。

这篇论文本身质量颇高,引起了相关领域研究者的兴趣。但真正让它进入“归途科技”视野的,是论文中反复提及并作为重要对比基准的“现有主流

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