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實驗室的另一側，幾名工程師正圍著沙盤推演系統爭論不休。沙盤上覆刻了南海實戰測試的場景，不同顏色的標識代表各軍種作戰單元。“我們嘗試給模型輸入了近百年的戰爭案例和十萬次摹擬推演資料，可它在面對‘隱形戰機+高超音速導彈+量子干擾’的複合突襲時，還是會優先選擇傳統防禦方案，完全想不到迂迴反擊的策略。”年輕工程師小李抓著頭髮，語氣中滿是挫敗。

陳銘走過去，指尖在沙盤上的量子干擾區域輕輕一點：“問題不在資料量，而在資料維度。我們輸入的都是‘已發生’的案例，模型只會基於既有經驗決策。但未來戰場的核心是‘不確定性’，我們要讓AI學會‘創造可能性’，而不是‘複製過往’。”他頓了頓，目光掃過眾人，“啟動‘混沌推演’模式，故意在模擬場景中加入隨機變數，讓模型在無序中尋找最優解，逐步培養它的發散性思維。”

混沌推演的啟動，讓實驗室的伺服器瞬間進入滿負荷運轉狀態。螢幕上的戰場態勢圖如同沸騰的開水，各種作戰單元的標識飛速移動、碰撞、重組，無數種可能性在毫秒間生成又湮滅。起初，AI大模型的決策混亂不堪，甚至出現自相矛盾的指令，但隨著推演次數的累積，螢幕上的混亂漸漸平息，一些超出預期的創新戰術開始浮現——比如利用無人艦艇搭建臨時量子通訊中繼站，繞開強幹擾區域實施精準打擊。

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