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“它开始自己做选择了。”
李阳看着代码运行轨迹,“不再是我们在教它怎么想,而是它在学着像人一样权衡利弊。”
张远靠在椅背上,望着监控大屏上平稳跳动的资源曲线:“以前我们怕它出错,所以层层设限。
现在……是不是该换个思路?”
“什么意思?”
李阳问。
“我们一直在防它犯错。”
张远指着决策日志,“可真正的智能,是不是也该允许它冒险?比如在极度悲观的时候,逆势加仓?”
陈帆没有回答。
他的手指在键盘边缘轻轻敲击,像是在计算某种节奏。
李阳忽然调出后台日志:“你们看这个。”
他放大一段系统内部通信记录。
在一次市场突变中,情绪模型输出置信度下降,但融合层未立即调低其权重,反而短暂维持高位,直到盘口数据确认恐慌蔓延。
“它记住了上次误判的代价。”
李阳说,“在等证据。”
房间安静下来。
服务器风扇声均匀低鸣,机柜指示灯有规律地闪烁。
陈帆重新打开权重配置界面,删掉了所有静态阈值。
取而代之的是一组动态学习参数,允许融合层根据历史决策效果,微调未来权重分配策略。
“让它试。”
他说,“从今天起,每次调仓都记录结果,做得对就强化路径,错了就修正。
不设上限。”
李阳输入命令,提交新版本核心模块。
系统弹出权限确认框,要求二次验证。
陈帆输入密码,按下回车。
进度条缓缓推进,配置加载完成。
主控台跳出一行新提示:
【决策融合层&bp;v1.0&bp;|&bp;状态:运行中&bp;|&bp;自主学习模式:启用】
张远站起身,走到大屏前。
实时行情图上,一只前期热门股正出现大单密集撤单现象,情绪指数缓慢下滑,趋势线尚未破位。
融合层开始计算。
权重分布图快速变动:情绪模型占比从20%升至38%,盘口语言模块同步上浮,趋势权重缓降,因子模型保持稳定。
三秒后,系统生成第一条融合指令:
减持目标仓位的40%,保留底仓,三小时内若无反转信号,则执行第二阶段减仓。
指令尚未执行,停留在待确认队列。
李阳看着那条静静等待的命令,忽然开口:“你说它现在是在思考吗?”
陈帆的目光落在屏幕上,那条未发出的指令像一道悬而未决的判决。
他的手指悬在回车键上方。
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