第二百四十五章 火苗初燃

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  基地里,那陣由設備異常引發的短暫恐慌和騷動,如同投入湖中的石子,漣漪迅速平復。

  警報最終沒有被拉響,取而代之的是各個角落人們看著恢復如常的設備發出的驚嘆和釋然的笑罵。

  楊主管通告裡的短暫異常果然誠不欺人。

  就在大家剛喘勻氣,收拾好心情,準備重新投入工作時,整個燭光實驗基地的內部通訊系統。

  無論是工位電腦的彈窗、走廊上的廣播喇叭,還是食堂里那塊滾動著菜單的屏幕,同時刷新了。

  一條來自基地後勤中心,加蓋了楊辰親筆電子簽名的全新通知,簡潔有力地呈現在所有人面前。

  通知:基地核心管理輔助系統「火苗」現已成功部署並接入基地區域網。

  即日起,所有物理連接基地內網的設備終端,均可與火苗進行語音或文字交互。

  火苗將視權限範圍,承擔數據分析、流程管理、設備協調、信息檢索及部分決策輔助等工作,全力支持各位科研與後勤任務。

  請各項目組與部門負責人,依據既已下發的火苗操作規範文件,合理、高效地利用該系統,以提升工作效率。

  註:「火苗」為基地機密級智能資產,最終管理權限歸屬楊辰主管。

  其運行邏輯嚴格遵循核心安全框架,任何操作不得違反保密條例及人機協同基本原則。

  通知很正式,但落在基地眾人的眼裡,尤其是那些埋頭於科研工作的研究員們心中,卻激起了完全不同的化學反應。

  「火苗?原來剛才那陣動靜就是這個火苗接管網絡搞出來的啊?」

  「名字倒挺好聽,楊主管取的?寓意挺深。」

  「切,我還以為是什麼呢,八成是更智能一點的問答機器。」

  這是大多數人的第一反應。

  對於見慣了外面世界各種號稱智能實則呆板的助手系統,大家心裡並沒有抱太高的期望。

  大概就是個更會查資料的文檔機器人?

  或者能自動生成實驗報告的工具?

  然而,僅僅在通知發出後的幾分鐘內,這個被命名為火苗的存在,就用一種所有人都未曾預想過的方式,宣告了它的獨特。

  「研究員,上午好。」

  「我是火苗。」

  「已識別您正在進行的項目。」

  「需要我協助整理您剛導入的第三組實驗數據嗎?」

  「它們似乎與您正在編寫的模型參數之間存在未校正的偏差值。」

  一個清晰、平靜、略帶一絲電子質感,卻又無比流暢自然的中性聲音,毫無徵兆地直接在某個材料物理實驗室的一位研究員耳邊響起。

  那研究員猛地一哆嗦,手裡的文件夾掉在地上。

  他本人差點從椅子上彈起來,扶著桌子才穩住身形,臉都白了,心臟怦怦直跳。

  「誰?!誰在說話?!」

  他驚疑不定地環顧四周,實驗室里只有他和另一個在研究同一個課題的同事,而他的同事也被驚的目瞪口呆。

  不止是他們。

  幾乎在同一時間,不同樓層、不同實驗室,凡是在使用聯接內網的設備進行工作的研究員們。

  只要他們的設備此刻處於聯機狀態,只要他們正在進行著操作,都遭遇了類似的情形。

  「請先進行步驟五校準,否則後續溶液配比結果會偏離理論值。」

  「錯誤預警:您設定的雷射功率峰值已超出材料承受閾值,有樣品損毀風險...」

  「您檢索的文獻,已整理出核心論點衝突列表,保存在您的專屬工作區...」

  「識別到您有新的會議安排,需要提前準備報告框架嗎?我可以為您生成草案...」

  那聲音來的如此突兀,卻又來得如此對症下藥。

  它不是問一句答一句的傻瓜助手,它更像是一個精準地指出了疏漏、給出了解決方案的搭檔。

  驚魂甫定的研究員們,在最初的驚嚇後,很快意識到了關鍵點,聲音的來源。


  是他們面前的電腦內置音箱!

  是桌上連接主機的通訊耳機!

  甚至是某些大型實驗儀器內部自帶的操作語音模塊!

  「是火苗,是通知里說的那個火苗!」

  有人率先反應過來。

  意識到這一點,驚嚇瞬間轉化成了驚奇。

  他們紛紛嘗試著對著空氣、或者對著麥克風開口。

  「呃…火苗?」

  「我在。」

  那聲音幾乎立刻回應。

  「你…你剛才說步驟五沒校準?」

  「偏差已標記在您的模型草圖中,紅色高亮顯示。」

  研究員立刻看向電腦屏幕,果然!

  模型文件里,一個他之前忽略了的小數點後三位的參數,被一個醒目的紅色方框圈了出來!

  他嘗試溝通。

  「可是…我覺得這個誤差影響不大啊?」

  「在標準工況下,該誤差不會顯著影響結果。」

  「但根據您當前實驗室溫度與濕度的實時監測,結合設備老化係數計算。」

  「該偏差在後續關鍵反應步驟中將有79%的概率被放大至模型失效臨界點。」

  有理有據!

  瞬間說服!

  類似的情景在各個實驗室迅速上演,科研人員們很快發現。

  火苗的洞察力驚人,它不僅能回答明確的問題,更能主動發現工作流程中的邏輯錯誤、數據偏差、潛在風險。

  甚至是指令中的不完善之處,並立刻、直接地指出來。

  那種感覺,就像身邊時刻站著一個擁有著海量知識庫和超高速運算能力的超級助手。

  還有它不僅僅在複述公式或查找資料。

  當研究員嘗試詢問一些需要理解背景、權衡利弊的建議時。

  比如你覺得我該優先推進壹號方案還是貳號方案?。

  它給出的答覆,竟然不再僅僅是冰冷的基於數據,壹號方案效率高3%之類。

  它會分析各自的優劣、適配性、潛在瓶頸。

  甚至會說根據您過去一周的工作記錄表明,您在貳號類問題上投入時間更多,熟悉度更高。

  從短期成果效率看,優先貳號方案可能更符合您的慣性路徑。

  這不再是簡單的數據羅列,更像是在思考和解讀使用者的行為模式。

  這已經不是弱智能了,這是智能體才有的特質。

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