行轨迹，“不再是我们在教它怎么想，而是它在学着像人一样权衡利弊。”
张远靠在椅背上，望着监控大屏上平稳跳动的资源曲线：“以前我们怕它出错，所以层层设限。现在……是不是该换个思路？”
“什么意思？”李阳问。
“我们一直在防它犯错。”张远指着决策日志，“可真正的智能，是不是也该允许它冒险？比如在极度悲观的时候，逆势加仓？”
陈帆没有回答。他的手指在键盘边缘轻轻敲击，像是在计算某种节奏。
李阳忽然调出后台日志：“你们看这个。”
他放大一段系统内部通信记录。在一次市场突变中，情绪模型输出置信度下降，但融合层未立即调低其权重，反而短暂维持高位，直到盘口数据确认恐慌蔓延。
“它记住了上次误判的代价。”李阳说，“在等证据。”
房间安静下来。服务器风扇声均匀低鸣，机柜指示灯有规律地闪烁。
陈帆重新打开权重配置界面，删掉了所有静态阈值。取而代之的是一组动态学习参数，允许融合层根据历史决策效果，微调未来权重分配策略。
“让它试。”他说，“从今天起，每次调仓都记录结果，做得对就强化路径，错了就修正。不设上限。”
李阳输入命令，提交新版本核心模块。系统弹出权限确认框，要求二次验证。
陈帆输入密码，按下回车。
进度条缓缓推进，配置加载完成。主控台跳出一行新提示：
【决策融合层 v1.0 | 状态：运行中 | 自主学习模式：启用】
张远站起身，走到大屏前。实时行情图上，一只前期热门股正出现大单密集撤单现象，情绪指数缓慢下滑，趋势线尚未破位。
融合层开始计算。
权重分布图快速变动：情绪模型占比从20%升至38%，盘口语言模块同步上浮，趋势权重缓降，因子模型保持稳定。
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