第六章优化幻觉
戎惑的指令——“优化“幻觉”的能耗与稳定性”——像一道无法被拒绝的底层代码，写入了我每一个工作日。
我的工作台变成了一个奇特的缝合现场。左边光屏流淌着冰冷的底层算法逻辑图，无数函数像冷酷的神经元突触相互连接；右边则堆满了感性的素材——柔和的光效模拟参数、经过声学分析的“令人安心”的白噪音库、甚至还有从古典画作里提取出的、能引发积极情绪的色彩组合公式。
我成了一个最高效的造假者。
“语音反馈模块，新增的韵律波动算法，增加了0.8%的中央处理器负载。”戎惑的声音通过内部频道传来，毫无预警，像系统自动弹出的警报。他甚至不需要亲临，就能实时监控着所有子系统的资源消耗。
我立刻调出性能监控界面，手指在虚拟键盘上飞快敲击，调取预先准备好的数据：“戎工，该算法模拟人类对话中的自然呼吸停顿和微韵律变化，能显著降低用户对“机械感”的潜意识警惕。测试数据显示，用户平均对话轮次因此提升了15.3%，情感深度披露的触发概率增加了9.1%。综合计算，投入产出比为正向，额外消耗的处理器资源在可接受范围内。”
频道那头沉默了两秒，像是在进行高速心算。
“数据验证通过。维持当前配置。但需在下个迭代周期内，尝试将能耗压缩0.2%。”
“明白。”通话切断。我轻轻呼出一口气，仿佛自己刚才也运行了一个高耗能的任务。他不在乎那像不像真人，只在乎那像真人的“效果”能换来多少数据增益。
通话切断的余音还在耳畔嗡鸣，那0.2%的压缩指标像一道细微却不容忽视的枷锁，套在了刚刚获得“通过”的算法上。我靠在椅背上，指尖无意识地敲击着冰凉的桌面。他不在乎呼吸停顿是否自然，只在乎这模拟出的“呼吸感”性价比是否最优。
我的目光落回光屏。右边，那个虚拟形象正对着我，脸上是预设的、算法认为最具有“倾听倾向”的微表情——眉毛微微下沉，嘴角放松，眼神聚焦在一个恰到好处的虚点上，既显得专注，又不会让用户感到被侵略。我调出它的参数面板，上面密密麻麻布满了滑块和数值输入框。
“嘴角上扬幅度：0.34（基准值0.3，轻微提升以增强亲和力，阈值上限0.4，超过则显轻浮）”
“瞳孔焦距微颤动频率：1.2Hz（模拟真人眼部肌肉无意识活动，超过1.5Hz易引发不安，低于0.8Hz则显呆滞）”
“头部倾斜角度：5.7度（向右，研究表明此角度被视为“友好”和“好奇”，向□□斜则易关联“质疑”）”
每一个看似自然的“人性化”细节，背后都是这样一串串冰冷到令人发指的数字和经过无数次A/B测试得出的“最优解”。我拖动滑块，将“眼部光泽度”稍微调亮了一点——数据表明，这能微妙地提升“真诚度”感知，尤其在需要表达“共情”的场景下。
但这还不够。戎惑要的不是简单的参数调整，是底层效率的优化。我切换到代码层面，盯着那段生成“关怀”话术的算法。它现在的工作流程是：监测用户输入的情感关键词 -> 计算情感强度值 -> 从语料库中匹配预设回应 -> 根据上下文添加极微小的个性化变量（比如插入用户的名字）。
耗能点在于“个性化变量”的生成和插入。每次调用都需要额外的计算资源来确保变量贴合语境且不产生逻辑谬误。0.2%的压缩，要从这里榨出来。
我沉吟片刻，有了一个冷酷却高效的想法。为什么不预先计算好最高频的几种回应组合，将其缓存起来呢？牺牲一部分极限情境下的“精准个性化”，换取绝大多数常规情况下的能耗降低。就像准备快餐，虽然比不上现做的精致，但足以满足大部分需求，且出餐速度极快。
我开始编写新的预处理脚本，将最常用的二十种“关怀”场景和对应的回应模板提前生成并储存。当系统判定触发条件时，优先调用缓存模板，只有在缓存无法匹配的极端情况下，才启动实时生成算法。
这会让“关怀”变得更像流水线产品，更模板化。但测试数据大概率显示，90%以上的用户根本察觉不到这种细微的差别，他们的情感需求同样能得到看似“及时”和“恰当”的满足。
而我，用这微不足道的“人性化”损耗，换来了戎惑想要的能耗降低。
我将修改方案和预期的能耗节省估算报告提交上去。不到十分钟，批复回来。
【戎惑】：方案批准。执行。监测模板命中率与用户负面反馈率波动。
没有评价，只有指令和新的监控要求。他接受了这种用“模板化”换取“效率”的交易，正如他接受“幻觉”本身一样——只要数据支持。
我按下执行键，看着新的代码部署生效。光屏上，虚拟形象的眼神依旧“专注”，嘴角弧度依旧“亲和”。但我知道，在它看似温暖的回应背后，又多了一层看不见的、为了效率而存在的冰冷模板。
我成功优化了“幻觉”的能耗。
却也亲手，将它离“真实”推得更远了一步。
我低下头，看着自己刚刚编写的那段优化代码，它们像一串串冰冷的符咒，封印着某种可能性的微光。
在这个地方，连“造假”，都需要不断追求极致的效率。
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