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    “信息差不在消息本身。”他说，“而在身体反应。”

    李航立即着手优化数据流架构。原始信号维度极高，若按常规方式传输，带宽压力过大。他启用脉冲神经网络进行特征蒸馏，将原始视频流压缩为一组动态参数向量，保留关键神经响应轨迹，同时把数据占用降至原来的十五分之一。

    “可以实时跑了。”他确认资源占用率，“只要视频源不断，系统就能持续输出情绪指数。”

    周婷则构建双通道验证机制。她将情绪信号输出与资金流向、舆情热度进行交叉加权，设定只有当三项指标同步趋强且置信度超过90%，才生成可执行预警。

    “避免误判。”她说，“毕竟人也会有偶然反应。”

    陈帆点头，亲自设定最终阈值规则。系统界面新增一个独立模块，命名为“行为金融感知层”。一旦触发条件，主控屏将弹出闪烁提示，并自动锁定相关机构账户动向。

    调试完成后的第十一分钟，第一幅全息情绪热力图在空中展开。

    亚太区域的几大交易所坐标上，密集红点正在跳动。东京、首尔、上海，多个市场的情绪指数陡然攀升。其中三个光点尤为明亮，对应的正是此前多次预警的机构席位。

    “抛售潮前置信号已确认。”系统语音提示，“预计集体行动窗口：十二分钟后。”

    距离上次异常访问已过去两个小时。主控中心仍处于封闭状态，所有对外接口保持断开。服务器群组稳定运行，散热管道中蓝光流转不息。

    “以前我们看成交额、看持仓结构、看新闻热度。”陈帆望着悬浮的热力图，声音低沉，“那些都是结果。而现在，我们看见了动机。”

    周婷调出实时对比面板。左侧是传统风控模型的输出曲线，平稳如常；右侧则是新系统捕捉到的情绪波动图谱，剧烈震荡。

    “它真的能‘感觉’到恐惧。”她说。

    李航正在检查底层日志，忽然发现一条异常记录：“等等，服务器在五分钟前主动调用了一段未授权的学习协议。”

    “什么类型？”陈帆走近。

    “自适应权重调整。”李航皱眉，“它在修改自己的分析逻辑，依据是最近三次信号反馈的准确性评估。”

    “不是预设程序？”

    “不是。这是闭环学习行为，类似于……自主决策。”

    周婷迅速接入监控进程，发现系统已在内部建立一个微型推演环境，尝试预测下一波情绪爆发节点，并提前分配算力资源。
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