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不再寻找“错误”
,而是寻找“完美”
。
她编写了一个简单的脚本,扫描过去一年所有经过gaa-3协议层的“低危-感知偏差”
类案例,计算每个案例从标记到处理完成的平均时长,并标注处理方式(观察、记忆微调、一级接触等)。
结果很快出来:平均时长473小时,标准差仅为21小时。处理方式分布高度符合历史比例。
她将时间窗口缩短到过去三个月。
平均时长471小时,标准差20小时。
过去一个月:469小时,标准差19小时。
稳定得可怕。
任何自然产生的异常报告,理论上应该存在波动——受季节、大型活动、甚至随机事件影响。但gaa-3层处理这类案例的效率,精确得像钟表。
陆瑶调出案例内容抽样。她不能看具体信息,但可以看到抽象的关键词云和关联标签。几十个案例滚动过去,她敏锐地注意到一个模式:涉及“时间感知矛盾”
(如陈启明)的案例,最终处理方式多为“长期观察”
;涉及“行为模式异常”
(如林小慧)的,多为“记忆微调”
;涉及“物理规律质疑”
(如张建国)的,则倾向于“一级接触”
。
就像……有一套隐形的决策树,在分类的瞬间就已经决定了每个案例的命运。
而所有“一级接触”
的案例,从标记到执行的间隔都短于平均值。
系统在加速清除某些类型的“异常”
。
陆瑶感到脊椎爬上一股寒意。她将筛选条件调整到最敏感,寻找那些标记后在一小时内就被执行“一级接触”
的案例。
过去三个月,有七个。
她调取这七个案例的元数据——只有权限允许查看的最基础信息:标记时间、执行时间、执行仲裁者代号、风险等级(全部为“高危”
)。
其中五个的执行仲裁者,是同一个代号:12-theta。
陆瑶认识theta。一位资深审判官,以高效冷酷著称,辖区内的“认知□□”
指标常年最优。如果这些案例真的都是“高危”
,分配给theta合情合理。
但她注意到一个细节:这七个案例的标记时间,有四个集中在凌晨2点到4点之间——那是系统维护时段,数据流相对稀疏,也是大多数人类处于深度睡眠的时间。
高危异常,恰好都在夜深人静时“爆发”
,又恰好都被最有效率的审判官迅速处理?
巧合?
陆瑶看了眼时间:凌晨1点47分。
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