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舱內重力在到2g之间隨机切换，同时电磁强度也在变化。他的任务是保持一个精密仪器的稳定运行。
“感觉像是……在波涛汹涌的海上操作显微镜。”
三十分钟后，周锐走出测试舱，擦了擦额头的汗，“规则变化不是独立发生的，它们会相互影响。重力变化会影响设备结构，电磁变化会影响控制系统，必须同时调整多个参数。”
沈澜选择的测试舱规则环境更加抽象。
那里没有物理参数变化，而是规则“逻辑”本身在波动——因果关係变得模糊，时间顺序可能顛倒，甚至会出现短暂的逻辑悖论。
“最困难的是保持思维清晰。”她分享体验，“当『因』可能在『果』之后发生，当同一事物可能同时存在和不存在，常规的逻辑框架会崩溃。必须建立更高维的认知模型。”
赵青的训练方式最为独特。
他没有使用测试舱，而是直接以自身道韵感应基地周围的规则场，尝试与之共鸣。网络提供了实时的规则数据反馈，帮助他將模糊的灵觉感知量化为具体参数。
“贫道以往感应天地，多得其『意』，而今方识其『构』。”他在训练日誌中写道，“规则如织锦，经纬分明。感其『意』可知美丑，识其『构』方晓如何仿织。”
林默自己的训练结合了多种方法。
他使用测试舱进行基础適应，同时调用穿越系统的“规则解析”模块进行深度分析。
系统界面上的技能熟练度在缓慢增长，但消耗也巨大——每次深度解析后，他都需要数小时恢復。
第七天，网络主动提供了帮助。
“系统检测到你们的训练进度。”
网络在通讯中表示，“根据数据，当前训练效率为理论最大值的百分之四十一。主要瓶颈在於模擬环境的真实性和反馈精度。”
林默立即抓住了重点：“网络能否提供更好的训练环境”
“可以。系统可以协调多个节点，在局部区域创造真实的规则波动场。规模有限，但真实性远超模擬舱。此外，系统可以实时监测训练者的规则適应状態，提供精准调整建议。”
条件是：训练数据需要共享给网络，用於完善其认知模型。
这是双贏。
林默同意了。
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