bsp; 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。
（本章未完，请点击下一页继续阅读）146神经拟态服务器的突破(第2/2页)
“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。
“它知道自己在做什么。”她说，“而且比我们更快。”
陈帆盯着全息图中不断延伸的神经元连接轨迹，良久未语。这些线条不再只是冷冰冰的数据映射，而是某种活体般的网络，在无声中编织判断。
“让它继续。”他最终开口，“但每十分钟做一次快照备份，我要看到每一次逻辑变更路径。”
周婷点头执行。李航则加强内存监控，防止潜在溢出风险。新型硬件的优势在于并行处理能力极强，但也正因为其模拟生物神经的工作方式，存在难以预判的行为演化可能。
又一轮数据刷新。热力图更新，红色光点数量减少，但集中在香港与新加坡两地。系统标注：“高确定性信号捕获，目标动作窗口：九分钟后。”
与此同时，服务器指示灯由绿转蓝，冷却液流速悄然提升。主机外壳温度略有上升，但未超出安全范围。
“它在加速。”李航看着功耗曲线，“不是被动响应，是在主动预载。”
陈帆伸手触碰机柜侧面，金属表面传来细微震动，像是某种节律性的搏动。
就在此时，主控屏突然跳出新提示：
>【检测到跨区域协同信号】
>涉及机构：5家境外对冲基金+2家境内资管平台
>行为一致性评分：96.1%
>推演结果：联合压盘动作即将启动