‘类别’，无法精准复刻这种高度个性化的、带有强烈情境关联的‘分子记忆包’。”
他顿了顿，有些烦躁地抓了抓头发：“温特的数据显示，这种高度个性化的记忆气味，在大脑中的编码方式非常独特，与标准气味刺激激活的脑区有显著差异，呈现出强烈的非线性特征。我们找不到一个普适的、稳定的映射模型，将设备模拟的气味分子组合参数，转化为大脑能识别为‘特定记忆’的神经信号。”
我盯着屏幕上那些代表不同脑区激活状态的彩色光点，它们对应不同气味刺激时，有的明亮，有的黯淡，有的跳跃，有的沉寂，毫无规律可言。“所以……你想强行给这些混乱的‘光点’找规律，建立一个统一的数学转换模型？就像……”我努力搜索着比喻，“就像用一套固定的解码器，去破解无数把结构完全不同的锁？”
“对！”陈屿眼睛一亮，随即又黯淡下去，“但问题就在这里。锁的结构（神经编码模式）千差万别，而且可能还受当时情绪、环境等无数变量的干扰（熵值太高）。一套解码器不可能通解所有。我之前的思路是寻找‘共性边界’，但……”他无奈地摇头，显然是撞上了死胡同。
我陷入沉思。陈屿的思路是典型的工程师思维：寻找普适规律，建立统一模型。但这似乎走进了一条死路。
“或许，”我缓缓开口，一个大胆的想法逐渐成形，“我们一开始就找错了方向？为什么一定要一个统一的‘解码器’？”
陈屿疑惑地看着我。
“既然每个人的‘分子记忆包’和对应的神经编码都是独一无二的，像指纹一样不可复制，”我指着屏幕上那些混乱的光点，“那为什么不能反其道而行之？让系统去‘学习’和‘适应’每一个用户的独特指纹？”
陈屿的眼神骤然凝固。
我继续阐述，思路越来越清晰：“我们不再追求一个能完美映射所有记忆气味的通用模型。我们放弃‘解码器’，转而构建一个‘学习机’。Synergy Core的核心功能，不仅仅是‘重现’气味，更应该是‘学习’用户的专属气味记忆！”
“具体步骤可以是：第一步，用户捕捉目标记忆场景的气味（比如‘老宅木香’），设备记录下此刻完整的环境气味分子谱；第二步，同步记录用户当时的脑电波状态（尤其是那些独特的Gamma波爆发或其他特征信号），这一步需要与温特基金会合作，开发轻便的脑波捕捉头环；第三步，也是最关键的一步，让设备建立“该用户”的‘气味分子谱’与‘特定脑波特征’之间的“专属关联模型”。这个模型只对这个用户有效，是他个人记忆的‘密码本’！”
“当用户想要重现这个记忆时，设备不需要去模拟一个‘通用’的老宅木香。它只需要根据这个专属的‘密码本’，找到对应的分子组合参数，精准释放出当初捕捉到的那个“独一无二的分子包”！同时，如果能反馈式地监测到用户重现时的脑波特征是否匹配（比如Gamma波是否同步爆发），还能实时微调参数，实现闭环优化！”
我越说越快，屏幕上那些混乱的光点仿佛在我眼中自动归类，指向了一条全新的路径：“这样，我们避开了寻找普适神经编码边界这个死胡同。我们把复杂度转移了——从要求设备‘理解’所有人的大脑，变成了让设备为每一个用户‘个性化学习’！Synergy Core从一个‘播放器’，变成一个‘学习者’和‘记忆银行’！”
实验室里一片寂静。只有电脑风扇的低鸣。
陈屿靠在床上，一动不动，眼睛死死地盯着我，镜片后的瞳孔因剧烈的思维冲击而微微放大。他脸上病态的苍白似乎被一种异样的潮红取代，那不是高热，而是纯粹智力被点燃的兴奋。
“……学习机……个性化模型……专属密码本……闭环优化……”他低声重复着我话里的关键词，每一个词都像一把钥匙-->>