硬件响应延迟的问题可能出在缓存调度机制上！我们现在用的是标准队列，但如果改成动态优先级分配，或许能抢出那关键的三百毫秒！”
讨论立刻展开。
林晚没有插话，而是打开内部协作平台，输入了一段文字：“参考2022年q3某舆情项目中的权重调节逻辑，可尝试将其与当前扰频模型融合，重点优化初始响应阶段的资源倾斜策略。”
几分钟后，有回应传来：“这个思路可以试！虽然场景不同，但底层都是对不确定性的快速响应。”
从下午到深夜，团队开始新一轮调试。
林晚坐在主控室角落的调度席上，实时监控进度。她的手指偶尔敲击桌面，节奏始终一致。每当系统报警响起，她都会第一时间调取失败原因，并通过通讯频道给出调整建议。
第七十二小时，实验区突然安静下来。
所有人盯着中央屏幕，呼吸不自觉地放轻。干扰程序已持续运行五十一秒，情绪预测曲线开始出现细微震荡。第**五十五秒**，原本平滑上升的趋势线猛地向下弯折，随即剧烈波动，最终脱离原有轨道。
“它……偏了。”有人喃喃道。
“偏了不止一点。”另一人确认，“原始模型预测公众支持率会上升至68%，实际反馈显示仅为59.3%。而且后续传播路径也变了，话题扩散方向完全不同。”
林晚站起身，走到主控台前。
屏幕上，代表“蜂巢”原生算法的蓝线仍在试图恢复稳定，但被一层不断跳动的红色噪波压制。这是第一次，他们的程序真正意义上干扰了对方的情绪建模逻辑。
“记录所有参数。”她说，“保存这次运行的完整日志，标记为‘突破性样本’。接下来，优化能耗比，缩小程序体积，准备移交市场组做前端对接。”
有人应声开始操作。
她退后一步，轻轻吐出一口气。
这时，通讯面板亮起红灯——市场组请求接入。
她按下接听键，还没开口，对面就传来急促的声音：“我们刚发现，‘蜂巢’在过去两小时里启动了一次短时扫描，目标平台包括三家主流资讯客户端。它在找什么？是不是察觉到异常了？”
林晚的目光落在屏幕尚未关闭的干扰曲线图上。
那条红线还在微微颤动，像一根绷紧到极限的弦。
她伸手，调出下一阶段的技术排期表。
指尖悬在“启动外网模拟测试”这一项上方，迟迟没有落下。
