第九十一章暗流涌动
第九十一章暗流涌动(第3/4页)
追踪。对方的防护做得非常严密——经过至少六层跨国跳板，最后一条跳板的物理位置在东南亚某国的数据中心。但她还是抓到了一点尾巴：在第三层跳板处，对方的一个代理节点因为配置失误，暴露了真实的源 ip 地址段。虽然这个地址段大概率也是经过伪装的，但至少可以确定，攻击流量的源头在欧洲，而不是亚洲。
“欧洲。”苏酥雪在笔记本上写下这个单词，然后在下面画了两条横线。
她关闭了追踪界面，打开了认知引擎的架构设计文档。文档的标题是《源典计划》——她给这个项目起的名字。源，是源点实验室的源，也是知识源头的源；典，是典籍的典，象征着人类文明的智慧结晶。
源典计划的核心架构，她已经有了一个清晰的轮廓。整个认知引擎分为三层：
底层是“书库”——一个结构化的知识数据库，收录人类文明在各个领域积累的经典知识和实践经验。从牛顿的《自然哲学的数学原理》到爱因斯坦的广义相对论论文，从《考工记》中的冶金配方到《天工开物》中的农业技术，从克劳塞维茨的《战争论》到孙子兵法——所有这些经过时间检验的知识，都将被数字化、结构化地存入书库。书库的索引方式不是传统的关键词分类，而是她独创的“语义星图”——每一个知识节点都是一颗星，星与星之间的连接线代表它们之间的语义关联。查询一个问题，引擎会自动在星图中找到与问题最相关的知识星座，而不是简单地匹配关键词。
中间层是“棋手”——一个基于类脑网络架构的大模型。棋手的职责是根据书库中的知识和当前问题的上下文，进行推理、综合和预测。它不像传统的 llm 那样依赖统计概率来生成文本，而是更像一个科学家——调用已有的知识，结合新的数据，形成假设，然后通过实验或逻辑推演来验证假设。棋手的训练方式也与主流大模型不同：它不是在海量的互联网文本上进行无监督预训练，而是在书库的结构化知识基础上，通过大量的“问题-推理-验证”闭环来进行训练。每一次训练，都是一次从已知知识出发、推导出新结论的科学发现过程的模拟。
顶层是“明镜”——一个可解释性层。棋手做出的每一个重要推理和决策，都必须生成一份人类可以阅读和理解的自然语言解释。明镜层不干涉棋手的推理过程，但它会记录下推理的每一个步骤，并在必要时向人类操作员展示。如果棋手的推理出现了明显的逻辑漏洞或与书库中的已知知识相矛盾，明镜层会发出警报。
这三层架构，对应着她之前向陆迪峰提出的“三明治架构”理念：书库是知识的底座，棋手是推理的
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