“星链”项目的胜利余温尚未散尽，“普罗米修斯”团队还沉浸在鲜花与掌声中时，林微光已经悄然将一半的精力和核心资源，投入到了那个名为“萤火”的绝密项目郑
陆氏集团提供的支持高效而隐蔽。在迪拜总部大楼地下三层，一个原本用于存储旧档案的、几乎被人遗忘的独立空间，被迅速改造成了“萤火”项目的核心实验室。入口隐蔽，权限极高，进出需要经过多重生物识别验证，信号被特殊材料屏蔽，如同一座现代化的地下堡垒。
林微光站在这个崭新的、还散发着涂料和新型聚合物气味的空间里，面前是刚刚组装完成的基础实验平台。伊莎贝尔被抽调过来，负责“基础场域优化模块”的工程化实现，这是“萤火”能否成功的关键。而顾知行和david，则继续维持“普罗米修斯”的正常运营和“星链”项目的对接，以掩盖“萤火”的存在。
“研究院提供的只是理论框架和原型设计，”伊莎贝尔指着屏幕上复杂的三维结构图，眉头紧锁，“但要将效能控制在30%，成本压到‘生命茧房’的60%，我们需要对材料、能量场发生器、甚至是算法进行近乎残酷的简化和重构。这比从头设计一个高端产品，难度更大。”
她调出了一组数据流，指向其中一段剧烈波动的曲线：“看，最大的问题是‘神经噪声’。为了降低成本，我们不得不使用民用级别的传感器和算力单元，它们采集到的环境数据和用户生理信号（如简易脑波或心率变异性）信噪比极低。算法在试图解析并生成对应优化场域时，会受到这些‘噪声’的严重干扰，导致场域不稳定，甚至可能产生反效果——比如，本该促进专注的环境，反而因为场强细微的错乱引发使用者的烦躁。”
屏幕上模拟出的场强分布图，原本应该平滑如水的曲线，此刻却布满了毛刺和不可预测的尖峰，如同信号不良的收音机。这正是将高端技术“降维”应用到低成本场景时，必然会遇到的、也是最棘手的问题。
“我们尝试了多种滤波算法，但要么效果不佳，要么计算量太大，不符合我们设定的低成本、低功耗要求。”伊莎贝尔的语气带着挫败感，“如果不能过卖这些‘神经噪声’，‘萤火’模块根本不可能投入实用。”
林微光凝视着那片混乱的数据波纹，沉默不语。这不是靠毅力和加班就能解决的问题，它需要一个理论上的突破，一个巧妙的、能够以低成本方式“提纯”信号的思路。
她想起了“棱镜”模块的成功，源于跳出“更快切换”的框架，转向“平滑过渡”。那么，对于“神经噪声”，是否也能跳出“更强滤波”的思维定式？
“我们或许搞错了方向。”林微光缓缓开口，声音在空旷的地下实验室里回荡，“我们一直在试图‘消除’噪声，把它当作必须清除的杂质。但有没有可能……将这些噪声本身，作为一种输入参数？”
伊莎贝尔愣住了：“把噪声……作为参数？”
“对。”林微光的眼神越来越亮，“环境和使用者状态本身就是复杂且充满‘噪声’的。一个绝对‘纯净’的信号，在真实世界里反而不存在。我们的算法，不应该追求在噪声中还原出一个理想的‘真实信号’，而应该学会识别噪声的‘模式’，理解这种混沌本身所代表的环境状态，然后生成一个与之适配的、具有一定‘容错性’和‘鲁棒性’的优化场域。”
她走到控制台前，快速调出了“启明星”在“北极光”项目中积累的部分原始数据：“你看，即使在最顶级的环境里，数据也并非完美平滑。我们的高端算法本质上是在 implicitly（隐含地）处理这些不完美。现在，我们需要为‘萤火’设计一套 explicitly（显式地）理解并利用这种不完美的、更‘聪明’也更‘节俭’的算法。”
这个思路，如同在黑暗中劈开了一道新的缝隙。它不再是与噪声对抗，而是尝试与噪声共存，甚至从中提取有价值的信息。
伊莎贝尔陷入了沉思，手指无意识地在屏幕上划动，眼中重新燃起了技术攻坚时特有的光芒：“我明白了……我们需要开发一套‘自适应噪声表征与场域映射模型’。算法不需要知道使用者的精确脑波，只需要判断当前环境噪声模式更偏向‘干扰’还是‘活跃’，然后施加一个宽泛的、倾向于‘稳定’或‘激发’的场域影响……这确实能大幅降低对传感器精度和算力的要求！”
“没错。”林微光点头，“但这需要对大量的、来自真实普通办公环境的嘈杂数据进行训练和学习，建立噪声模式与有效场域响应之间的映射关系。这是我们接下来最紧迫的任务。”
新的方向确定，伊莎贝尔和她的核心组立刻投入到了新一轮的疯狂实验郑他们开始搜集各种办公室环境的背景噪音、设备干扰信号、甚至模拟不同人群活动时产生的复杂生理信号混合物，用以喂养和训练那套尚在雏形的“自适应模型”。
与此同时，林微光通过周景明的渠道，开始物色“萤火”项目在市场、供应链方面的专属人才，这些人必须背景干净、能力出众，且能接受完全隐秘的工作方式。她如同一个在黑暗中编织网络的蜘蛛，谨慎而高效地扩张着“萤火”的脉络。
加密通讯器上，陆时砚的信息依旧简洁，每隔几会收到一份关于“萤火”项目进度的摘要报告，他从不回复，但那“已阅”的状态本身，就是一种无声的督促。
这深夜，林微光依旧留在地下实验室，和伊莎贝尔一起分析最新一轮测试数据。新算法的效果初显，场域的稳定性提升了百分之十五，但距离实用还有差距。
伊莎贝尔揉了揉通红的眼睛，看着屏幕上依旧存在的细微波动，叹了口气：“还是不够。噪声的复杂性远超模型目前的识别能力。”
林微光递给她一杯浓缩咖啡，目光却落在屏幕角落一段看似无关的、来自环境声音监测器的频谱图上。那里面混杂着空调声、远处键盘敲击声、还有若有若无的、不知道从哪里传来的、规律性的轻微振动。
“伊莎，”林微光忽然指着那段频谱，“把这个振动信号的频率和相位，与当时场域不稳定的时间段进行交叉比对。”
伊莎贝尔愣了一下，随即快速操作起来。几分钟后，她发出一声低呼：“有关联！这个特定频率的振动，似乎会与我们当时施加的‘专注场’特定频段产生某种耦合共振，放大了噪声干扰！”
一个新的、此前被忽略的噪声源被发现了！而且是可以被监测和规避的！
“把这种振动模式加入到模型的负面特征库里！”林微光立刻下令，“并且，让模型开始学习识别更多类似的、具有潜在干扰特性的环境‘指纹’！”
这是一个的突破，却验证了“理解噪声”这条路径的正确性。它意味着，“萤火”并非遥不可及。
离开地下实验室时，已是凌晨。迪拜的夜空星光黯淡，被城市的辉煌所掩盖。林微光抬头，看不到萤火虫，但她知道，在她脚下那座秘密堡垒里，正有一簇微的、倔强的光，在努力穿透名为“现实成本”和“技术噪声”的厚重迷雾。
前路依然艰难，但方向，已然清晰。
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