第400章 代号“深渊”

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2028年8月18日。

距离烛龙原型堆总装完成已经过去了八天。

这八天里，周衍和他的团队对整座装置进行了三轮独立的全系统复检。

每一轮复检都涵盖了所有一百三十七个子系统的全部参数。

从超导磁体的临界电流到真空腔体的漏率，从射频天线的功率输出曲线到偏滤器冷却水的流量分布。

事无巨细，全部重新测量、核对、确认。

而在这三轮复检的过程中，玄穹的表现让所有工程师都感到了一种前所未有的“丝滑”。

原因很简单，就在总装进入最后阶段的同一时期，两院主导的“盘古”人工智能基础模型完成了第四阶段的训练，并正式集成到了玄穹的核心算法架构中。

盘古模型的加入，不是简单的算力叠加。

它为玄穹带来的是一种全新的“认知推理”能力。

在处理复杂物理系统的多参数耦合问题时，盘古的深度推理模块可以在传统数值模拟的基础上，叠加一层基于海量物理规律训练出的“直觉判断”。

这种直觉判断不是玄学。

它的本质是盘古模型在训练过程中“消化”了人类有史以来几乎所有的物理学论文、实验数据和工程案例之后，形成的一种极其高效的模式识别能力。

打个比方，传统的数值模拟就像是一个学生在考试时，每道题都从第一步开始老老实实地推导。

而集成了盘古算法的玄穹，就像是一个做了一万套模拟卷的学霸，他一看到题目就知道答案大概在什么范围，然后只需要用精确计算去验证和修正那个“直觉”。

效率的提升是惊人的。

在烛龙原型堆的复检过程中，涉及等离子体行为预测的复杂模拟任务，玄穹的计算速度比集成盘古之前提升了将近四倍。

而在某些特定的多物理场耦合问题上，提升幅度甚至达到了七倍。

这意味着，过去需要跑十二个小时才能出结果的模拟任务，现在三个小时就能完成。

而且精度不降反升，盘古的推理模块可以在模拟过程中实时识别出数值误差累积的趋势，并主动进行修正，将最终结果的误差控制在一个更小的范围内。

周衍在看到集成后的第一组测试数据时，罕见地

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