第561章 基础建模完成 (第2/2页)
维网状，节点与节点之间由加权连线串联，每个节点代表一种神经行为模式，连线的粗细代表模式之间的转化概率。
最初的架构很稀疏。
节点少，连线细，整个网络松松垮垮地悬浮在光幕上，风一吹就能散。
然后数据灌进来了。
一百二十四万份战灰转化前的神经基线，新北大学资料库中跨越数十年的认知研究样本，战前人口心理评估……
数据流涌入架构的速度肉眼可见。每灌入一批，网络就致密一层。节点增殖，连线加粗，子结构开始自发聚类——某些行为模式天然地靠在一起，形成簇团。
到第十一天，三维网络已经膨胀到光幕放不下。
微雨把它压缩成俯视图，密度高得发黑。
“还是不够。”她的投影挂在架构正中央，周身数据框闪得极快。“样本覆盖率达到了预期的百分之七十八，但长期行为演化的时间序列数据严重缺失。大部分样本只有单时间点快照，缺少纵向跟踪。”
“用林玲的。”
微雨的投影偏了一度。
“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？”
“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。
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。
“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。