一个因为家门口的河流重新变得清澈、而光着脚丫在水里嬉戏的孩童，脸上绽放出了灿烂无比的笑容。
【盘古】调动了超高精度的图像分析模块。
它将这个笑容分解为数百个微表情参数。
眼轮匝肌的收缩程度。
颧大肌的上提角度。
嘴角咧开的弧度。
所有参数与数据库中“喜悦”、“幸福”等情感模型进行比对。
匹配度，99.7%。
在另一个国际援助组织的营地里，一段音频被截取。
一位来自欧洲的年轻志愿者，在筋疲力尽地清理了一整天河道垃圾后，对着镜头用沙哑的声音说：
“很累，但看到孩子们能再次下河游泳，我觉得一切都值了。”
【盘古】的音频分析模块启动。
它精准地捕捉到了她声音里蕴含的“疲惫”参数，声带振动频率低于基准线12%。
但同时，另一组更高权重的声学标记被识别出来。
一种代表“满足感”的独特音频模式。
孩童的笑容。
志愿者的眼神。
当地居民在河岸边，用最朴素的乐器奏响的、充满希望的歌声……
这些在何宇最初设计的“纯粹效率模型”中，本应被彻底忽略、不具备任何积分转化价值的“无用数据”，此刻，却被【盘古】赋予了越来越高的内部逻辑权重。
在它那
第462章：【盘古】的第一次“自主进化”-->>(第2/3页)，请点击下一页继续阅读。