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第15章（第1页）
高效。精准。无可指摘。
但陆瑶盯着那些“模板名称”
和“匹配度百分比”
。
这些模板……是谁定义的？匹配度的阈值是多少？为什么72的匹配度就足以做出“观察90天”
的决策？为什么张海75的匹配度就直接触发了一级接触（记忆删除）？
更重要的是——这些模板，是否覆盖了所有可能的“异常”
形态？
如果一个“异常”
无法被匹配到任何现有模板，或者匹配度刚好卡在阈值以下，系统会如何处理？
忽略？还是……
她想起裴扰。他的档案一片空白，他的存在无法被系统识别，他的行为模式无法被归类。他就像一个游走在所有模板之外的“幽灵变量”
。
那么，是否还有其他“幽灵变量”
？或者，某些本应被系统注意到的“异常”
，因为无法匹配模板，而被悄无声息地过滤掉了？
陆瑶感到一阵寒意。她调出近一年来第七区所有“认知波动”
报告的总体统计图。
图表显示，报告数量呈平稳波动，与人口基数、季节变化等因素的预测模型高度吻合。风险等级分布也符合预期：高危极少，中低占绝大多数。
一切看起来都很“健康”
。
但她现在看着这份“健康”
的报告，却仿佛看到了水面之下，可能有一张无形的筛网。这张网有着特定大小的孔洞（那些“模板”
），只有尺寸合适的“异常”
才会被捞起来，标记，处理。而那些尺寸不对的——无论是太大（过于异常而无法识别？）还是太小（异常程度低于模板阈值？）——都可能从网眼漏过，沉入水底，不被看见。
陈启明他们，就是那些被捞起来的“合适尺寸”
的异常。
那漏过去的呢？
陆瑶的手指无意识地敲击着工作台冰冷的边缘。她需要验证这个猜测。
她开始编写一个新的查询——不再寻找被系统标记的案例，而是寻找那些可能含有“异常”
特征，但未被系统任何模板捕捉到的数据碎片。
这很困难。系统的过滤机制是黑箱，她无法直接逆向工程。但她有审判官的高级权限，可以访问原始数据流（尽管是脱敏和聚合后的）。
她设定了一个宽泛的筛选条件：寻找近三个月内，第七区公共数据网络中，所有涉及“规律”
、“重复”
、“矛盾”
、“错误”
、“不对劲”
等关键词的匿名讨论、非正式记录、甚至是被自动过滤掉的“低信噪比”
传感器数据。
结果数量庞大到令人窒息。
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