因为林玲醒了。
啪嗒。
啪嗒啪嗒啪嗒。
走廊里那双改装鞋底撞击地面的频率，比昨天快了百分之十。林宇掐著秒表確认过。
“她又去厨房了。”微雨的投影跟在林宇身后，数据框里弹出实时定位。
林宇没加速。
等他走到公共配给站时，林玲已经把营养膏储存柜拆了半面。三十六管標准口味营养膏被她按顏色排成一排——灰白、淡黄、浅棕。
她蹲在地上，面前摆著一个从监控终端上拆下来的小型加热模块。
林宇靠在门框上看。
林玲把灰白色膏体挤进加热模块的凹槽，用拆下来的导线搅了搅，然后从口袋里掏出一小块——
“那是缓衝片碎屑。”微雨標註。
林玲把碎屑撒进去。加热。搅拌。尝了一口。
皱眉。
又从淡黄色管里挤了一点进去。再尝。
这回她的眉头鬆了。
“她在调味。”林宇说。
“她在破坏公共配给物资。”
“她在调味。”林宇重复了一遍。
“你女儿用缓衝片碎屑调味，你不担心？”
“她这么做，一定有她的道理。”
林玲转头，看见林宇，举起手里的导线搅拌棒。
“甜。”
“甜的？”林宇走过去，蹲下来。
林玲把加热模块递给他。里面是一团顏色不太均匀的糊状物，表面冒著细小的气泡。
林宇尝了一口。
淡甜。带一点焦糊味。口感跟原版营养膏完全不同——原版是冷的、滑的、没有任何存在感的。这个是温热的，粗糙的，有温度的。
“不错。”
林玲很满意。她转回去，继续折腾剩下的营养膏。
微雨的数据框在角落闪了一下。
【神经网络变化记录：配给站事件后，林玲味觉-运动关联区突触连接密度提升0.4%。学习路径標记：通过实验反馈优化行为模型。】
——
下午。
林宇在资料室里翻阅资料库的第三层索引，眼角余光看见微雨的投影突然切了个方向。
“她在干什么？”
“改机械犬。”
林宇放下手里的数据板。
等他赶到巡逻廊道时，c区的三號巡逻犬已经趴在地上，后端多了一根——尾巴。
准確说，是用三截废弃神经导线和一块柔性连接片拼成的摆动结构。林玲正在拧最后一个固定螺丝，小手指头用力到发红。
螺丝拧紧。
她拍了拍机械犬的背壳。
尾巴晃了一下。
林玲咯咯笑起来。
“她接入了机械犬的动力反馈迴路。”微雨的数据涌出来，“尾巴的摆动频率与犬体运动状態正相关——移动时高频摆动，静止时低频晃动。”
“所以它现在看起来——”
“像条真的狗，並且还会摔倒。”微雨把“真的”咬得很重。
林玲已经跑向下一只巡逻犬了。
——
第二天。
战灰训练区。
林宇接到微雨的通知时正在啃一管营养膏——林玲调的版本，温热的，带焦糊味的。
“她进训练区了。”
“训练假人？”
“玩弄假人。”
林宇到的时候，训练区的六具战损模擬假人已经被改了两具。
第一具假人的躯干被打开，內部线路被重新排布。林玲给它的腰部加装了一组从废弃设备上拆来的铰链结构。
假人直立，林玲走到它面前。
假人弯腰。九十度。精准。
鞠躬。
林玲绕到第二具面前。这具的改造更复杂——她在假人的胸腔里塞了一块从走廊信息牌上拆下来的小型发声模块。
假人弯腰的同时，发出一声“嗡”——
音调不对。林玲皱眉，伸手进去调了调。
再试。
“嗯——”这回的频率接近人类低沉哼声。
林玲很满意。她后退两步，看著两具假人轮流弯腰、发出声音。
“老师。”她指著假人。
林宇站在训练区入口，手里的营养膏管被他捏扁了。
微雨没有出声。数据框在静默地记录。
【事件后神经网络变化：社交认知区域突触活跃度提升1.2%。行为模型標註：对象开始模擬“教学”概念，將单向信息输出转化为互动结构。】
——
这些数据在林宇脑子里堆了两天。
每一次“闯祸”之后，林玲的神经网络都会重新排列。不是隨机变化，是根据结果的好坏进行定向优化。
她在用现实世界训练自己。
每一管被她重调的营养膏，每一条被她焊上去的尾巴，每一个被她改成“老师”的假人——都是一次实验，一次反馈，一次叠代。
三天大的孩子，在用一岁小孩玩积木的方式，做著顶级ai需要百万次模擬才能完成的事。
这个念头在林宇后脑勺转了很久。
直到第三天凌晨两点四十一分。
警报。
林宇从休息区弹起来的时候，微雨的投影已经在面前炸开。
“低阶医疗改造台启动。操作者：林玲。”
“冻结设备！”
“已冻结。但她已经完成了操作。”
林宇衝进医疗改造室的时候，改造台的机械臂正缓缓回缩。檯面上残留著微量的骨骼密度调节液。
林玲坐在改造台边上，左臂上有一个针孔大小的注入点，正在往外渗一丁点血。
她没哭。
她正在贴创可贴。
动作很认真，贴了两层，第二层比第一层歪，她撕掉重贴。
林宇站在门口，胸腔里那口气压了三秒才放出来。
“林玲。”
她抬头看他。
“跑快一点，不摔。”
四个字，吐字还是含混的，但逻辑清晰。
微雨的检测数据弹出来。
【左臂橈骨密度提升3%。肌肉反应閾值降低——感觉神经到运动神经的传导时间减少1.2毫秒。】
“她不是盲目强化。”微雨把分析结果展开，光幕铺了整面墙。
数据图谱密密麻麻。
林玲在启动改造台之前，她体內的神经网络经歷了一次高速运算——时间极短，不到零点三秒，但计算量巨大。
微雨还原了那零点三秒內的运算內容。
数百万种场景模擬。
摔倒。奔跑。攀爬。急转弯。跳跃。碰撞。
每一种场景都被她在脑內跑了一遍，计算最优的骨骼密度和肌肉响应速度。然后她选择了最小幅度的优化方案——刚好让自己在日常活动中不摔跤，不会过度改造导致身体失衡。
