底层武器——白匣子

协议/调用底层数据链支持

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陈屿实验室的主屏幕上，警报无声地闪烁着刺目的红光。他看着林溪那被刻意压制却依旧触目惊心的生理数据，镜片后的目光骤然凝结。这不是外部的商业狙击，这是来自堡垒内部的蛀蚀。他调出NeuroLink的内部组织架构图和权限分配数据库，指尖在冰冷的键盘上敲击，如同在布置无形的雷区。

会议室内，林溪迎着COO看似温和实则压迫的目光，缓缓开口，声音清晰而冷静：“效率与合作，我非常认同。但算法模块并非‘轮子’，它是‘认知增强’平台与用户大脑建立深度、个性化交互的神经接口。它的迭代优化，必须紧密围绕用户实时反馈数据和特定场景需求进行，与上层应用是共生关系，而非简单的调用服务。”

她停顿了一下，感受到手腕上传来一阵极其轻微的、代表“数据链已接入”的震动脉冲。

“COO提到的‘统一维护’，听起来高效，但忽略了两个关键点。”林溪的语速平稳，却带着技术决策者不容置疑的锋芒，“第一，用户认知反馈数据的敏感性和实时性。脱离应用场景进行算法迭代，如同闭门造车，效率和精准度都将大打折扣。第二，”她微微侧身，示意身后的大屏幕，“我们基于用户实时脑波和行为数据驱动的‘自适应学习引擎’，其核心架构和参数集，与平台部门负责的通用型算法库存在根本性差异。强行整合，不仅无法提升效率，反而会造成严重的性能冲突和资源浪费。”

屏幕上应声亮起复杂的架构对比图和数据流分析。这正是陈屿刚刚通过加密信道，实时推送到她会议平板的弹药！图表清晰、逻辑严谨，用冰冷的数字和箭头，将COO“整合优化”的提议，解剖为“效率陷阱”和“技术灾难”。

COO脸上的笑容第一次出现了细微的裂痕。他带来的技术顾问试图反驳，却被林溪引用的具体数据节点和性能冲突模型问得哑口无言。

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