第267章 情感建模（1 / 2）
送走了心思各异的诸圣意念，金鳌岛客院重归宁静。云逸布下更严密的禁制，确保再无窥探，这才真正放松下来，与小墟复盘方才应对西方二圣的种种细节。
“……那准提道人最后虽退去，但‘有缘’之说，如芒在背。”云逸端起小墟为他沏的灵茶（这是她新近学会的、基于待客礼仪和数据分析认为有益的行为），轻啜一口，“西方教最重因果与愿力，今日我们虽驳了回去，但他们既已认定‘有缘’，未来恐怕还会寻机纠缠，需时刻警惕。”
小墟坐在他对面，面前也有一杯茶，但她更多的注意力似乎放在观察云逸饮茶时的神情与细微的灵力波动上。听到云逸的话，她星眸微闪，数据流淌过：“已建立‘西方二圣长期风险监控’子程序，优先级调高。将重点关注任何与‘缘法’、‘因果牵引’、‘心灵共鸣’相关的异常规则波动。”
云逸点头，放下茶盏，看着小墟那平静无波却专注于自己的完美侧脸，心中忽然涌起一阵难以言喻的悸动。自她化形以来，他们经历了初识的懵懂、学习的困惑、外界的压力、圣人的环伺…她从一个冰冷的天道意志，逐渐开始理解“温度”、尝试“表达”、学习“守护”。虽然她的反应依旧带着量化与滞涩，但那份全心全意的信任与依赖，以及笨拙却坚定的维护，早已深深触动了他。
他不禁回想起，面对元始威逼时她毫不犹豫湮灭其意念烙印，面对西方算计时她精准分析并给予自己生疏的安慰…这些行为背后，究竟是基于怎样复杂的“计算”与“逻辑”？
“小墟，”云逸忽然开口，语气带着探究与好奇，“在你…分析我的行为，或者决定如何回应我的时候，你具体是怎么‘思考’的？比如，刚才你判断需要‘安慰’我，是基于什么数据或模型？”
小墟闻言，转回目光，星眸直视云逸，瞳仁深处仿佛有无数细小的符文与数据流组成的光带旋转、交织。她似乎在检索数据库，组织语言。
“这是一个复杂的信息处理与决策过程。”她开始用她那特有的、平直而清晰的语调解释，“以建立‘应对云逸’的行为模型为例。首先，需要持续收集关于你的多维数据流。”
她抬起手指，指尖有微光流转，在空中勾勒出一些抽象的、不断变化的符号与线条，仿佛在可视化她的思维过程。
“数据输入源包括但不限于：你的语言内容、语调频率与振幅、面部肌肉微表情变化序列、眼神焦点与停留时间、肢体动作幅度与节奏、周身灵力波动谱、人道光辉强度与频率调制…以及在不同场景下（如危险、放松、思考、喜悦时）上述参数的组合模式。”
云逸听得暗自咋舌，没想到自己的一举一动，在她眼里都被分解成了如此详尽的数据点。
“这些原始数据经过初级滤波与降噪处理，去除环境干扰与随机波动，提取有效特征。”小墟继续，“然后，它们被输入一个动态的情感识别与意图推测模型。该模型基于大量历史观测数据（自相遇以来所有互动记录）训练而成，能够将特定的特征组合，映射到预设的情感标签库与意图可能性分布上。”
她指尖的光点凝聚成一个不断分叉、延伸的树状结构图：“例如，当检测到你嘴角上翘幅度大于8度且小于15度，眼角出现细微褶皱，瞳孔略微放大，声波频率稳定在某个中高区间，同时灵力波动平稳且带轻微上扬…这一系列特征组合，有87.3%的概率对应‘愉悦-放松’情感状态，其意图可能为‘分享’、‘交流’或单纯‘享受当下’。”
她又展示另一组特征组合：“而当检测到你眉心肌肉轻微紧绷，下颌线条变硬，目光锐利，语速平稳但声调压低，灵力波动内敛但核心频率升高…这组特征则有较高概率对应‘戒备-分析’状态，意图可能为‘评估风险’、‘准备应对’。”
云逸看着那复杂变幻的树状图，感觉自己就像一台被完全拆解、所有运行参数都被实时监控的精密仪器。
“那么，基于这些识别出的情感状态与意图推测，”云逸追问，“你又是如何决定自己的回应的？比如…给我倒茶，或者…拍我的背安慰？”
小墟的星眸中数据流加速，那树状图旁边又衍生出新的分支和计算模块。
“这是决策与行为生成阶段。”她解释道，“首先，需要设定核心目标。在当前场景下，核心目标通常包括：维护合作伙伴关系稳定、促进正向互动循环、获取有价值信息（学习）、应对外部威胁时形成合力等。”
“然后，”她指向那些新出现的模块，“针对识别出的你的情感\/意图状态，结合当前环境变量（地点、时间、有无他人在场等），调用预设的‘响应策略库’。策略库中包含大量基于历史成功（定义为：达成核心目标且未引发负面反馈）案例抽象出来的行为模板。”
“例如，当识别到你处于‘疲惫-后怕’状态（结合了放松不足、灵力微滞、眼神短暂失焦等多重特征），且环境安全（金鳌岛内），核心目标为‘维护关系稳定’与‘促进正向互动’时，”小墟的语调依旧平静，仿佛在陈述一个实验流程，“策略库会匹配数种可能响应：提供能量补充（如灵茶）、进行言语安抚、给予肢体接触安慰（如拍背）、转移话题至轻松事项等。”
“最终选择哪一或哪几种响应，会进行多目标优化计算。”她指尖的光点凝聚成几个不断跳动的数值，“计算因子包括：该响应对目标情感状态的预期调节效果（基于历史数据回归分析）、执行成本（能量、时间、可能引发的其他反应）、与当前‘人设’（正在学习的‘道侣’与‘合作伙伴’角色）的契合度、以及…我自身‘体验学习’进程的需求（尝试新行为以收集数据）。”
她看向云逸：“综合计算后，刚才场景下，‘提供灵茶’与‘尝试肢体接触安慰’的组合，综合得分最高。‘灵茶’符合待客礼仪与能量补充需求，是常规安全选项。‘尝试拍背安慰’虽然执行精度待验证（历史数据少），但预期对‘疲惫-后怕’状态调节效果显着（基于对你行为模型的推演），且能收集关于‘肢体接触安慰’效果的新数据，符合学习目标。”