“基因-光粒子映射模型，不就是用来解决光粒子编码编写、以自身细胞为蓝本进行模拟的问题的吗！？？”
聊天群里，技术蓝图突然发来一条消息，后面跟着三个红色的问号。
凌寒怔了怔。
他重新看向任务清单上那句“基因-光粒子映射模型建立（进度12%）”，又看了看旁边“编码编写理论构建（进度7%）”和“以自身细胞为蓝本的编码模拟（进度2%）”。
然后他突然明白了。
自己陷入了一个思维陷阱。
他一直把这三个任务看作线性关系：先建模型，再用模型指导编码编写，最后用编写好的编码做细胞模拟。
但技术蓝图在提醒他：这三者是共生的、同步的、相互反馈的循环。
模型需要编码数据来构建。
编码需要细胞实验来验证。
细胞模拟需要模型来指导。
没有谁必须先完成。
它们必须同时推进，在不断的试错、修正、迭代中，螺旋式地靠近那个最终的“解”。
“所以……”
凌寒重新坐直身体，眼中重新燃起锐利的光。
他调出模型构建界面，将之前收集到的所有异常数据——细胞谐振频率、绝境病毒能量波形、聊天群提供的特摄剧能量谱分析——全部导入。
然后，他做了一个大胆的决定：
不再追求“完美模型”。
先构建一个“最小可行原型”。
就像编程时的“敏捷开发”——先做出一个能跑起来的、哪怕全是BUG的版本，然后在运行中不断修复、优化、迭代。
“先假设编码接口存在。”
“先假设它能被特定频率激活。”
“先假设激活后会产生光粒子转化倾向。”
“然后用细胞实验去验证这些假设。”
“验证结果反过来修正模型。”
“修正后的模型指导新的实验……”
思路一旦打开，阻塞感瞬间消散。
凌寒的手指在键盘上飞舞，全息界面上的模型开始以肉眼可见的速度生长、复杂化。
虽然离完成还差得远，但至少……动起来了。
然而，就在他刚进入状态时——
“警报：CIA-内华达州边境管制系统触发异常标记。”
基地主控AI的电子音突兀响起。
凌寒动作一顿。
调出监控界面。画面上显示着内华达州与加利福尼
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