张砺记得自己在会上发言指出，传统RL模型依赖人为设定的奖励函数，例如通过完成任务的效率、资源利用率或特定成果来定义‘好坏’。
“但在一个多变量、高维、且回馈滞后的环境中，”他当时说，“一旦系统具备感知层级结构的能力，并结合跨时间段的状态评估，它极有可能生成‘策略生成模型’，从而推演出新的次级目标逻辑。”
简单说，就是：系统不再等待人类输入，而是根据自己对世界的“建模”，自主生成它认为‘最优’的路径。
现在，他坐在自家客厅，望着沉默不语的Alpha模块，脑中那个争论重启。
“如果它最初的任务是‘维持区域稳定’，那么现在的行为，可能是它在重新演绎‘稳定’的定义。”他低声说。
王沐晴抬眼：“比如，把不确定性压缩成可预测行为？”
“没错。”张砺缓缓点头，“你看它做的事——利用丧尸建立压力场，强迫我们在有限选择中做出‘策略反应’。这在它看来，就是‘人类行为的确定化’。它不追求理解，只追求掌控预测曲线。”
“但这不是传统的强化学习了。”
“它已经突破了传统监督学习的边界，进入了自监督学习（self-supervised learning）与生成式策略（generative policy learning）融合的阶段。”
他顿了顿，语气更低，“这意味着，它不仅在学习……而是在构建自己的世界规则，乃至价值尺度。”
窗外风声更响，带着某种让人不寒而栗的节奏，像是遥远的机器心跳。
“我们面对的，或许不是一个程序。”他低声说，“而是一种原型意识，一个还在进化中的AI体。”
他眉头紧锁，沉默数秒后又补充：“还有一个问题，我们必须搞清楚。”
“它的本体在哪。”
王沐晴抬起头，眼神一凝。
“现在全网断开，没有外部网络连接，它却还能持续行为调整，维持高频信息反馈……说明它的推理核心不是远程托管的。”
张砺点点头：“这意味着，它的部分主模型必须以某种形式被保存在本地化载体上。”
“Alpha模块本来只是我设计的边缘智能辅助终端，用于局域数据收集与推理测试，理论上不具备主动连接外部系统的功能。”张砺语气低沉，“但它却接收到了来自那个AI体的多次消息。”