搭载了燧石二号碳基神经元阵列芯片与文昌一号原子核自旋存储阵列的瑶光原型机，在成功完成了硬件系统的整合与初步的算法适配后，它的意识——或者说，由完整版易数ENL算法驱动的复杂信息处理核心，第一次被接入到一个由奇点科技耗费巨资、秘密打造的超高复杂度虚拟世界测试平台——元初境。
元初境并非传统意义上的电子游戏或简单的模拟器。
它是凌峰和艾伦·费米团队，在苏阳的理念指导下，倾力打造的一个拥有海量动态数据、内嵌复杂物理规律、充斥着不确定性事件和多重博弈规则的数字培养皿。
其目标，就是为瑶光提供一个足够丰富、足够自由、也足够严苛的进化温床，让它能够通过与环境的持续交互，自主地探索、学习、记忆、遗忘，并最终涌现出真正的通用智能。
实验室巨大的环形全息观察屏上，正实时投射着元初境的景象，以及代表瑶光在其中活动的那个虚拟智能体的视角和关键行为参数。
“初始化完成，投入元初境编号001原生大陆。”随着凌峰在控制台输入最后一道指令，那个代表瑶光的、最初形态仅为一个简单光点集合的虚拟智能体，如同一个新生的婴儿，第一次睁开了它的数字双眼，开始感知这个对它而言全新的世界。
最初的数小时，乃至数天，瑶光的行为模式与普通的强化学习AI并无太大区别。
它在元初境中随机地游走，笨拙地尝试与环境中的各种虚拟物体进行交互，不断地触发元初境内置的生存与发展规则，从而获得正向或负向的经验点数。
每一次成功的交互，其相关的感知数据、决策路径和结果反馈，都会被燧石二号高效处理，并通过量子隧穿接口高速写入文昌一号的原子记忆阵列中，形成初步的经验记忆。
而每一次失败，则会促使易数ENL算法对自身的连接权重和易数推演逻辑进行微调。
苏阳、陈景德、艾伦·费米和凌峰等人，几乎是24小时轮班，密切关注着瑶光的一举一动。他们克制着任何人为干预的冲动，只是静静地观察，记录，分析。
时间在元初境中以远超现实的速度流逝着。
大约在元初境时间流逝了相当于现实世界的一个月后，第一个惊喜出现了。
“快看！”艾伦·费米突然指着一块显示瑶光的行为决策树的副屏幕，激动地喊道，“它……它学会了使用工具！而且是组合使用！”
这一发现使得现场值班人员激动不已，要知道在人类的进化史中，学会使用工具是一个多么重要的节点。
只见在一次模拟的采集高处果实的任务中，瑶光在多次尝试直接攀爬失败后，并没有像低级AI那样陷入无限的重复试错，而是开始观察周围环境中可利用的物体。
它先是找到了一块散落在地上的石块，尝试用它投掷果实，失败。
然后它又发现了一根长树枝，尝试用它捅落果实，依然够不着。
就在众人以为它会放弃时，瑶光做出了一个出乎所有人意料的动作——它竟然将石块垫在脚下，然后手持长树枝，成功地采集到了果实！
“它理解了垫高和延伸这两个抽象概念，并将它们与具体的物体关联，最终通过组合实现了目标！”凌峰的眼中也闪过一丝异彩，“这不是简单的条件反射，这其中蕴含了逻辑推理和问题分解能力！”
这一个小小的进步，让整个实验室都沸腾了。
接下来的时间内，瑶光的进化速度越来越快，展现出的智能行为也越来越复杂：
它学会了理解和执行包含多个步骤、甚至带有条件分支的抽象指令，例如“如果A区域出现B类资源，则前往C区域寻找D类工具，并在E时间点之前完成F任务”。
它开始与其他被投入元初境的、由不同算法驱动的虚拟AI智能体进行复杂的社会行为交互。
它学会了合作——与其他AI共同完成单个个体无法完成的大型任务。
学会了竞争——在资源有限的情况下，通过更优的策略获取生存优势。
甚至……它还学会了初步的欺骗——在一次模拟的领地争夺中，它故意示弱，诱使一个更强大的对手AI进入其预设的陷阱，然后利用环境因素反败为胜。
“这……”陈景德教授看着瑶光那充满心机的博弈操作，喃喃自语，“它……真的拥
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