束-资源”的元模型，并表现出初步的、基于模式的“优化”倾向。那种自发的、指向“解决问题”的结构化趋势，是否与“科学思维”的某种底层逻辑暗合？
这个念头让他心跳加速，也让他不寒而栗。他不能把这个秘密武器直接搬出来，但“薪火”项目的挑战，或许正是验证和引导那个进程能力的绝佳“沙箱”——在一个绝对正当、有顶级专家监督的框架内。
“我们需要分两步走。”肖尘最终说，“第一步，知识萃取与结构化。用我们现有的NLP和知识图谱技术，尽全力将程老的输入数据转化为机器可理解、可关联的‘思维元件’。苏林博士，你牵头，定义我们需要捕捉的思维‘元操作’和‘模式’。”
“第二步，架构探索。吴锋，你和我一起，评估现有技术路线的极限，同时……”他顿了顿，“同步启动一个高度机密的预研分支，代号‘燧石’。探索更激进的、可能借鉴脑科学和复杂系统理论的认知架构。这个分支只有我们在场的人知道，直接向我负责，不对外，包括不向程老那边透露具体细节。”
“燧石？”苏林挑眉。
“取‘钻木取火’之意。”肖尘看着桌上的加密硬盘，目光深远，“我们要取的，是思想的火种。用最笨的方法，一点点摩擦，也许……能擦出一点光。”
与此同时，在城市的另一端，“萤火教育”的独立办公室里，韩薇正面临着另一场“光”与“影”的较量。
“烛龙”系统在获得上市资金注入后，启动了“微光计划”二期，将试点扩大到了十七所分布在全国不同地区、资源禀赋各异的学校。韩薇亲自盯着数据看板，上面实时滚动着各试点校的“烛龙”使用数据、教师反馈和学生阶段性评估结果。
大部分数据是令人振奋的。在云南山区的一所乡镇中学，“烛龙”帮助几个对英语毫无兴趣的傈僳族孩子，通过虚拟场景和AI伴读，找到了学习语言的乐趣，平均成绩提升了二十多分。在东北一个老工业区的小学，一个沉默寡言、曾被怀疑有社交障碍的男孩，在“烛龙”创建的“机械昆虫世界”里成了“专家”，开始主动在科学课上分享，甚至带领几个同学组成了兴趣
本章未完，请点击下一页继续阅读！