“深蓝”基地的生活，如同一台精密调校的超算，每一个周期都充斥着高密度的运算与迭代。对梁熠而言，时间被切割成以小时为单位的片段，在量子实验室、“天工计划”组会、个人工作室以及陪伴林雪的康复时光之间高速切换。
量子阵线，高歌猛进。
在钟院士实验室，关联测量的成功如同打通了任督二脉。郑涛团队士气高昂，依据梁熠的理论模型，开始系统性地测绘整个小型量子比特阵列的“退相干关联图谱”。结果令人振奋：那些原本被视为随机噪声的波动，在关联视角下，呈现出清晰的空间驻波图案，完美印证了“整体边界模”的存在。
更令人惊喜的是，他们发现通过精细调控阵列边缘的电磁势场，可以像弹奏琴弦一样，主动“抑制”甚至“引导”这些边界模式的振荡。“我们不仅能诊断问题，还能进行治疗了！”一位年轻研究员兴奋地喊道。
钟院士几乎将梁熠视若己出，每次讨论都拉他坐在身边，甚至将实验室一部分理论建模的重任直接交托给他。梁熠也不负众望，与Gaia协作，将最初的定性模型不断精细化，甚至开始推演更大规模阵列中可能出现的、更复杂的集体效应。他在量子计算领域的声望，已从“提出奇想的年轻人”稳固为“不可或缺的理论核心”。
然而，真正的挑战在“天工计划”。
司徒清明教授的团队，是由一群逻辑缜密、追求形式完美的AI理论专家组成。梁熠那套源于自身体验、强调“可控随机”和“元认知引导”的框架，在他们看来，充满了“启发式”的不确定性，与追求严谨可证明的AI理论基础存在天然隔阂。
周三的研讨会，常常变成思想的角力场。
“梁研究员，你提出的‘假设新颖度’度量，如何形式化定义？如何避免陷入主观评价？”一位专注于形式逻辑的博士后果断质疑。
“还有，元学习模块自身的训练目标是什么？如果它也需要优化，这是否会导致无限递归的悖论？”另一位负责算法架构的资深研究员步步紧逼。
梁熠面临的压力远超量子领域。在这里，他不能仅凭物理图像和直觉服人，必须深入到算法内核、收敛性证明、计算复杂度的层面。他常常在会议结束后，独自留在工作室，与Gaia一起鏖战至深夜，将一个个模糊的概念尝试用更严格的数学语言重新表述，设计可计算的代理指标，模拟小规模实验。
这个过程痛苦却极具价值。它强迫梁熠将那种玄妙的“心流”体验，进行一定程度的“降维”和“翻译”，使其能够被更广泛的理解和验证。Gaia在这个过程中扮演了至关重要的角色，它不仅是计算引擎，更是最苛刻的审稿人，不断指出逻辑漏洞和未定义的边界条件。
转折点发生在一个深夜。
梁熠试图为“元学习模块”设计一个避免无限递归的训练循环，思路卡壳，头痛欲裂。他烦躁地推开键盘，下意识点开了基地内部网络一个不起眼的角落——一个存放着历年失败项目总结的数据库。他漫无目的地浏览，并非寻找答案，更像是一种思维放空。
突然，一份关于早期“符号AI系统自动数学定理证明”的失败报告吸引了他。那个系统拥有强大的逻辑推理能力，却最终停滞，报告总结原因是“缺乏提出新公理和新猜想的能力”。
“提出新公理……”梁熠喃喃自语。这与他为AI赋予“科学发现”能力的初衷何其相似！他仔细阅读报告，发现该系统后期曾尝试引入一个简单的“规则变异”模块，但因其产生的“怪异”规则绝大多数毫无意义且难以控制，最终被放弃。
“规则变异……怪异……难以控制……”梁熠的眼睛猛地亮了起来。他之前的思路总想着如何“引导”变异，使其“有意义”。但也许，初期阶段更应该允许“无意义”的变异大量产生，然后利用快速验证机制进行筛选？就像生物进化中的基因突变，绝大多数有害，但却是创新的源头！
他立刻唤出Gaia，将这份陈旧报告与当前框架联系起来。“Gaia，如果我们把元学习模块的任务，从‘引导产生好假设’调整为‘管理一个假设的生成与筛选流水线’呢？生成阶段，鼓励基于现有知识结构的、高变异率的‘疯狂’联想；筛选阶段，则用严格的逻辑一致性和极简实验验证进行快速淘汰。我们用数量换质量，用速度换精度！”
Gaia：分析中……此思路将探索（Exploration）和利用（Exploitation）在时间上解耦，而非在空间上平衡。理论上可避免元学习目标的模糊性。生成器可设计为基于强化学习的策略网络，其奖励函数仅鼓励“新颖性”和“逻辑自洽性”的初级组合；验证器则独立运作，确保可行性。架构清晰度提升72.3%。
新的架构豁然开朗！梁熠兴奋不已，连夜赶出了一份新的方案草案。
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