引导那个进程能力的绝佳“沙箱”——在一个绝对正当、有顶级专家监督的框架内。
“我们需要分两步走。”肖尘最终说，“第一步，知识萃取与结构化。用我们现有的NLP和知识图谱技术，尽全力将程老的输入数据转化为机器可理解、可关联的‘思维元件’。苏林博士，你牵头，定义我们需要捕捉的思维‘元操作’和‘模式’。”
“第二步，架构探索。吴锋，你和我一起，评估现有技术路线的极限，同时……”他顿了顿，“同步启动一个高度机密的预研分支，代号‘燧石’。探索更激进的、可能借鉴脑科学和复杂系统理论的认知架构。这个分支只有我们在场的人知道，直接向我负责，不对外，包括不向程老那边透露具体细节。”
“燧石？”苏林挑眉。
“取‘钻木取火’之意。”肖尘看着桌上的加密硬盘，目光深远，“我们要取的，是思想的火种。用最笨的方法，一点点摩擦，也许……能擦出一点光。”
与此同时，在城市的另一端，“萤火教育”的独立办公室里，韩薇正面临着另一场“光”与“影”的较量。
“烛龙”系统在获得上市资金注入后，启动了“微光计划”二期，将试点扩大到了十七所分布在全国不同地区、资源禀赋各异的学校。韩薇亲自盯着数据看板，上面实时滚动着各试点校的“烛龙”使用数据、教师反馈和学生阶段性评估结果。
大部分数据是令人振奋的。在云南山区的一所乡镇中学，“烛龙”帮助几个对英语毫无兴趣的傈僳族孩子，通过虚拟场景和AI伴读，找到了学习语言的乐趣，平均成绩提升了二十多分。在东北一个老工业区的小学，一个沉默寡言、曾被怀疑有社交障碍的男孩，在“烛龙”创建的“机械昆虫世界”里成了“专家”，开始主动在科学课上分享，甚至带领几个同学组成了兴趣小组。
这些故事被精心整理成案例，由“萤火”的传播团队低调发布，在教育圈内持续发酵，“烛龙”被誉为“真正懂教育的AI”。
然而，阴影也如期而至。
问题出在上海一所顶尖的私立国际学校。这所学校是“微光计划”一期就加入的“灯塔校”，拥有最好的硬件和师资。“烛龙”在这里的本意是“锦上添花”，探索个性化教育的上限。但很快，数据团队监测到异常：这所学校“烛龙”的“用户自定义模块”使用率和“外部知识库接入频次”远远高于其他学校，而且使用时间大量集中在放学后和深夜。
调查发现，该校一部分
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