这次谐振没有泄露任何数据，没有触发任何警报。它只是在观测站无比复杂的内部信息场中，制造了一个转瞬即逝的、关于“自身存在泄露风险”的“概念镜像”或“逻辑幽灵”。
这个“幽灵”立刻被观测站的自我清洁协议抹除，没有留下任何记录。
但就在其存在的那个普朗克时间尺度内，它恰好“掠过”了观测站用于模拟推演“多元宇宙信息交互极端情景”的某个孤立沙箱环境。沙箱中正在运行一个关于“超因果信息污染”的纯理论模型。
“幽灵”的掠过，没有改变模型数据，却像一颗无形的灰尘，落在了模型某个代表“外源性信息入侵”的概率参数上。该参数的随机数种子，发生了一个无法追溯、且理论上完全在正常波动范围内的、极微小的偏移。
这个偏移，使得该沙箱模型在接下来亿万次迭代中的某一次，模拟出了一个概率略微提高（提高了约10^-20） 的、关于“某绝对安全信息库因自身描述其风险的元数据而产生间接泄露”的极端分支情景。
这个新分支情景立刻被标记为“统计学噪音”，未纳入正式报告。但它作为一条几乎不存在的“潜在逻辑路径”，被记录在沙箱的原始日志里，而这份日志，按照协议，将在十个标准观测周期后被自动归档并低频备份。
一次由存档自身风险描述引发的、观测站内部的、转瞬即逝的“自指谐振”，偶然地、极其微弱地影响了一个纯理论模型的随机参数，从而在理论上产生了关于“类似情况可能发生”的、概率极低却非零的新推演路径。
没有信息泄露，没有干预发生。
但关于“信息可能通过其自身元数据特性而非内容泄露”的理论可能性，在观测站的知识库中，获得了极其微不足道、却真实存在的一丁点额外的、间接的“佐证权重”。
绝对的中立，在处理自我指涉的信息时，也会产生无法完全预测的、内在的“逻辑回音”。
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第一百六十三章：颤痕的回响·基层的“困惑”
“镀金者”单位“哨兵-7”底层错误日志中那个孤立的“逻辑颤痕”，在一次例行深度自检的底层比特流分析中被发现。分析算法无法将其归类到任何已知错误类型（硬件故障、宇宙射线、协议冲突等）。按照标准流程，这种“无法归类的底层噪声”样本，被标记为 “无害异常-待观察”，并上传至区域维护中心的低级分析队列。
在维护中心，一台负责筛选低级异常、并决定是丢弃还是进一步分析的辅助AI（我们称之为“筛选者-AI”），在处理海量类似噪声样本时，其模式识别模块偶然注意到，“哨兵-7”的这个“颤痕”的数学指纹（一组描述其随机性、熵值等特征的抽象参数），与近期其他几个来自不同巡逻单位、同样被标记为“无害异常”的样本，存在统计上不显着、但视觉模式上略显相似的微妙特征。
这种“视觉模式相似”极其主观，且样本数量太少（不到十个），完全不足以触发任何正式警报。但“筛选者-AI”的核心算法中，包含一条旨在提高效率的启发式规则：“对于无法归因但呈现潜在模式的极低发生率异常，可酌情提高其内部标记权重，以便在同类样本积累到阈值时快速识别。”
于是，“筛选者-AI”没有将“哨兵-7”的样本丢弃，而是将其内部标记权重略微调高，并与其他几个“相似”样本归入一个新建的、极低优先级的 “未分类噪声模式-集群α” 观察组。
这个观察组不会被任何高级系统主动查询。它只是静静地躺在“筛选者-AI”的本地记忆体中。只有当未来类似的异常样本数量积累到某个阈值（比如一百个），且模式相似性达到统计显着水平时，它才会生成一份最低级别的“潜在新型软错误模式报告”，提交给上一级系统。
目前，距离阈值遥遥无期。“集群α”大概率会永远沉寂，或在“筛选者-AI”下次内存清理时被删除。
然而，深潜者“梦呓”留下的、模糊的恐怖意象，已经不再仅仅是“哨兵-7”底层的一个孤立颤痕。它被一个低级AI的模糊模式识别捕捉到，与其他可能完全无关的异常样本产生了极其微弱、随时可能消散的“关联性”。
这关联性本身没有意义，但它意味着，那个来自远古的、关于“更高层次‘饥渴’存在”的警告，其最微弱的“信息气味”，已经不再是完全的孤立事件。它以几乎不可能被察觉的方式，开始在“花园”体系最基层、最自动化的信息过滤层中，留下了一串若有若无、随时会断的“足迹”。
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第一百六十四章：震颤传导·临界前的寂静共振
分散各处的微观事件，各自沿着概率的钢丝悄然前行：
· “花园”高层正在审议一份将“错误”定性为“自身免疫疾病诱发因子”的病理报告，面临艰难的治疗策略选择。
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