2054年4月
鏡系統的原型測試完成後，林小鏡開始著手下一階段的工作。
小規模部署需要的硬體節點比原型測試多了十倍。五百臺量子計算機，分散部署在總部大樓和周邊的幾個設施裡。裝置管理處的人這次多問了幾句，林小鏡的回答還是那兩個字：“實驗。”
五百臺計算機的部署和配置花了三天時間。林小鏡寫了一個自動化的部署指令碼，把程式碼複製到每一臺機器上，安裝依賴庫，配置網路引數，啟動服務。指令碼運行了將近一個小時，五百個節點全部上線。
監控介面上，五百個綠色的指示燈整齊地排列著，像一片發光的草地。資料在節點之間流動，同步延遲在毫秒級別。任何一個節點的資料變化，都會在幾毫秒內傳播到其他節點。
林小鏡開始接入更多的資料來源。這一次，她不再侷限於內部資料，而是接入了公共網際網路上的公開資料。新聞網站、社交媒體、政府公開資料庫、企業資訊披露平臺、學術論文庫——幾十個資料來源同時接入，感知模組開始瘋狂地抓取和分析。
資料流的速度讓她吃了一驚。每秒鐘，感知模組處理幾千條文字、幾百張圖片、幾十個影片片段。知識庫以肉眼可見的速度膨脹，從幾十兆位元組到幾百兆位元組，再到幾千兆位元組。
監控介面上的數字在跳動，CPU使用率百分之七十，記憶體使用率百分之六十，網路頻寬使用率百分之八十。系統負載很高，但沒有過載。
林小鏡在筆記本上記錄了幾個觀察結果。
第一，知識庫的索引結構需要重新設計。當資料量超過一太位元組時，現有的B樹索引效率急劇下降，查詢時間從幾毫秒增加到了幾百毫秒。需要換用更高效的索引結構，比如LS或者倒排索引。
第二，感知模組的文字解析器在處理中文文字時出現了亂碼。原因是編碼檢測不準確，把UTF-8編碼的文字誤識別成了GBK。需要在解析器中增加編碼檢測的精度。
第三，價值觀系統的決策邏輯在處理模糊情況時輸出不確定的結果。例如，當系統不確定某個行為是否會傷害人類時，它無法做出決策，陷入了死迴圈。需要增加一個不確定性的處理機制——當不確定性超過閾值時，系統應該選擇保守的選項，暫停行動，等待人工裁決。
林小鏡把這些修改寫進了任務清單，然後在清單的末尾加了一行字：增加人工裁決介面。當系統無法自主決策時，把問題轉交給人類。轉交的優先順序依次是：中央科學院、人聯議會、文明監察院。如果三個機構都無法在指定時間內做出裁決，系統預設選擇保守選項。
連續工作了十幾個小時，林小鏡的眼睛開始發酸。她站起來，走到窗前，看著外面的夜空。船塢裡的燈光依然亮著，家園號的銀白色船體在燈光下閃閃發亮。
她看了一會兒，回到桌前，繼續工作。
第二天，林小鏡開始最佳化知識庫的索引結構。
她放棄了傳統的B樹，改用倒排索引。倒排索引是搜尋引擎常用的技術，把文件中的每一個詞對映到包含該詞的文件列表。這種結構適合文字檢索，但對於結構化的資料效率不高。
她需要一種混合索引——同時支援文字檢索和結構化查詢。她在倒排索引的基礎上增加了列式儲存，把結構化資料按列儲存，而不是按行儲存。列式儲存的優勢是，查詢只需要讀取相關的列，不需要讀取整行資料。
混合索引的設計和實現花了她整整一天。程式碼量不大，只有幾百行，但每一行都涉及複雜的資料結構和演算法。她反覆測試了好幾次，修正了好幾個錯誤。
新索引的效率提升明顯。在相同的資料量下，查詢時間從幾百毫秒降到了幾十毫秒。雖然不是數量級的提升，但進步的方向是對的。
第三天，林小鏡處理了文字解析器的亂碼問題。
問題的根源是編碼檢測。網際網路上的文字編碼五花八門，UTF-8、GBK、GB2312、BIG5、ISO-8859-1。解析器需要能夠自動檢測編碼，否則就會出現亂碼。
現有的編碼檢測庫準確率不高，尤其是在處理短文字的時候。林小鏡沒有用現成的庫，而是自己寫了一個檢測演算法。演算法的核心是基於字元頻率統計——不同編碼的字元頻率分佈不同，透過統計頻率可以推斷編碼型別。
她花了半天時間收集樣本資料，半天時間訓練頻率模型，半天時間寫檢測程式碼。新的檢測演算法準確率達到了百分之九十九點七，比現成的庫高出了將近五個百分點。
文字解析器的亂碼問題解決了。
第四天，林小鏡處理了價值觀系統的決策邏輯問題。
不確定性的處理機制比預期複雜。她設計了一個置信度評分系統——每一個決策都有一個置信度分數，從0到1。置信度基於資訊的完整性、一致性和可靠性。當置信度低於0.7時，系統不會自主決策，而是啟動人工裁決流程。
人工裁決流程的設計同樣複雜。需要定義轉交的優先順序、時間限制、裁決的格式和效力。林小鏡花了一天時間設計流程，又花了一天時間寫程式碼實現。
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