构（据残片描述推测）的破损船只正在惊涛骇浪中挣扎。船员的服饰、携带器物（根据残片清单及同时代文物数据模拟）显示出明末清初东南沿海的特征。
紧接着，系统调用了该海域的历史气象数据、洋流模型，以及数据库中所有关于同期海难、漂流民的记载。影像快速模拟出这艘船可能的遇险原因（风暴或战损），以及其残骸或幸存者漂流至琉球、日本或方向的多条概率路径。同时，与船上可能相关的技术特征（那些“异制”），开始与数据库内明代《武备志》、《筹海图编》乃至更早的宋元海船图纸进行原理性比对，试图还原其可能的技术源头和创新点。
“这……这超出了单纯的文献分析！” 沈教授声音发颤，指着全息影像中自动生成的、那艘奇特福船的复原猜想图，“它在进行考古学的情景假设和工程技术回溯！而且速度如此之快，关联维度如此之广！”
林薇紧盯着另一侧全息区，那里正以基因数据为基底，模拟显示着明清易代时期东南沿海几个特定姓氏族群（与文书可能涉及的船员姓氏吻合）的基因流动情况，并与“文枢”推测的几条漂流幸存者路径进行时空叠加。“它在尝试为这段模糊的历史记载，寻找生物遗传学上的潜在旁证！这是一种跨学科、多证据链的自动整合推理！”
陈思源感到心脏在剧烈跳动。这不是简单的“检索-呈现”工具，这是一个真正具有“理解”和“联想”能力的文明智慧辅助系统。它正在像一位最博学、最敏锐的史学家兼侦探，主动拼接碎片，构建假设，并调用一切可用知识去验证或丰富这个假设。而驱动这一切的底层逻辑，正是“文明算法”中强调的“历史经验迭代学习”与“复杂系统动态平衡”思维——将每个历史事件置于广阔的时间、空间和因果网络中去考量。
几分钟后，全息影像稳定下来，系统生成了关于这份“琉球文书”所载模糊信息的初步分析报告，附带了多达十七个维度的关联数据索引、六个可能性不同的情景推演模型（各有相应的证据权重
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