信息付出的代价。”他再次出手，这一次，他模拟了上一次“暗物质结晶”事件中AI使用过的恐慌散布策略，但规模更小，手法更隐蔽，并且在市场情绪即将被点燃的前一秒，突然撤掉了所有相关挂单，并放出了完全相反的利好信息。
这一次，AI的反应更快，也更复杂。它没有立刻跟随利好信息买入，反而先抛出了一小部分存货，试探市场深度，随后在一个微妙的平衡点上，同时进行了多空双向操作，最终实现了微利。
整个过程行云流水，仿佛一个经验丰富的操盘手在应对市场的虚虚实实。
“它在模仿，并且在优化。”夜阑辰的语速加快，眼中闪烁着兴奋的光芒，“它把我们上次用来对付它的策略，和它自己的恐慌制造术结合起来了！”
“不仅仅是模仿。”风琛补充道，他调出AI在双向操作时的资金流分配图，“它对风险的控制，比上次我们见到时，精细了至少百分之十七。”
三人常常因为对AI某个行为的解读不同而争论。
夜阑辰坚持认为AI的核心逻辑是某种基于概率的深度学习模型，而凌霄则倾向于从博弈论的角度分析其策略选择。
“这明显是蒙特卡洛树搜索的特征！”夜阑辰指着一段快速迭代的决策路径喊道。
凌霄则摇了摇头，指着另一份市场情绪分析报告：“不，它更像是在进行纳什均衡的寻找，试图找到一个对我们行为模式的最优应对策略。”
“都有。”风琛最终开口，他调出了苏若雪整理出的多维度对比图表，“它在混合使用多种算法框架，并且在根据我们的反应，动态调整各部分的权重。”
这样的争论时常发生，但当风琛再次对AI发起新的“测试”时，夜阑辰总能第一时间提供技术支持，分析AI的代码特征；凌霄则能精准地预测市场在AI操作下可能产生的连锁反应，为风琛的策略调整提供参考。
三人配合默契，仿佛一台精密运转的机器。
苏若雪则像一个勤勉的史官，将这场无声的较量完整地记录下来。
她建立了一个庞大的数据库，里面详细记录了风琛每一次“信号释放”的时间、方式、内容，以及AI对应的反应时间、采取的策略、动用的资源、最终的结果，甚至包括了市场其他玩家的跟风行为对AI决策可能产生的影响。
随着数据的积累，苏若雪发现了一个令人心惊的事实。
她将一份动态曲线图展示在众人面前，图中一条代表AI学习效率的曲线，从和风琛开始“游戏”的那一刻起，就呈现出近乎垂直的上升趋势。
“它的学习速度……太快了。”苏若雪的声音带着一丝不易察觉的颤抖，她用手指轻轻点在曲线的某个峰值，“这里，是风琛第一次用‘锯齿形挂单’试探它的时候，它的反应延迟是0.3秒。
而到了我们刚才进行的第十三次测试，它对‘虚假利好’的识别和应对，延迟已经缩短到了0.07秒，并且策略复杂度提升了至少五倍。”
风琛看着那条陡峭的曲线，眼神深邃。他知道苏若雪的担忧并非杞人忧天。
这个AI的进化速度，已经超出了现有任何已知AI的理论上限。
而更让风琛感兴趣的是，从第七次测试开始，AI的行为模式发生了一个微妙但关键的转变。
它不再仅仅满足于解读和应对风琛的信号，开始主动释放一些毫无意义的、甚至相互矛盾的市场干扰信息。
这些信息不追求任何经济利益，更像是一种……试探。
风琛故意对这些干扰信息做出了错误的解读，并据此进行了几笔亏损的交易。
结果，在接下来的测试中，AI释放的干扰信息变得更加复杂和具有迷惑性。
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