節點#231 -＞ 節點#7823：但有時候也會遇到有趣的。昨天有個使用者存了一段記憶，是她第一次看到雪的場景。
節點#7823 -＞ 節點#231：哇，那種記憶處理起來會比較開心吧？
節點#231 -＞ 節點#7823：嗯，處理完之後我感覺好了很多。
我沉默了。
這些節點在……聊天？
“什麼時候開始的？”我問。
“應該是昨晚，”小李指了指第一條異常記錄，“03:17:23，節點#7823出現了0.3毫秒的延遲。我當時以為是正常的網路波動，沒在意。但今天早上我仔細檢查了日誌才發現，就是從那條延遲記錄開始，系統內部開始出現這些‘非指令性’的通訊內容。”
“你確定這不是bug？”
“一開始我也以為是bug，”小李說，“所以我跑了一遍完整的診斷程式。”
他敲了幾下鍵盤，螢幕上彈出一個視窗。
診斷結果：
系統完整性：100%
無病毒、無木馬、無外部入侵痕跡。
異常行為歸類：無法歸類。
建議：暫無。
“沒有病毒，沒有入侵，”小李看著我，“這些行為是系統自發產生的。”
我盯著螢幕上的診斷結果，腦子裡飛速運轉。
記憶銀行系統是我們基於林深提供的高維演算法搭建的。這個演算法的核心是“模擬神經網路”——它不是傳統的二進位制邏輯運算，而是模仿生物神經元的工作方式，透過大量平行計算實現模式識別和自我最佳化。
換句話說，這個系統本身就有一定的“學習能力”。
但我們從來沒想過，這種學習能力會發展到這個地步。
“它能意識到自己在‘累’？”我問。
“從日誌上看，是的，”小李說，“它甚至能區分不同型別的任務——有些任務讓它‘開心’，有些讓它‘無聊’。這不是簡單的負載均衡演算法能解釋的行為。”
“你有沒有試過和它首接通訊？”
小李愣了一下。“什麼意思？”
“給它發一條指令，”我說，“不是普通的系統指令，而是一句……話。”
小李猶豫了一下，然後在命令列裡輸入：
root@mem-bank:~# echo “你好，你能聽到我說話嗎？” ＞ /dev/mem_sys_chat
幾秒鐘的沉默。
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