第16章 算法框架（2 / 3）

算”

概念，预先分配每次操作的能量上限，避免过度消耗。

3缓存与复用：对重复扫描的目标或环境数据，尝试建立临时缓存，减少重复运算。

他将这个框架命名为“天帝引擎驱动协议（tiandiengedriverproto1，tedp）”

，并从最简单的【扫描】功能开始着手。

这无异于一场艰难的编程挑战，只是“编程语言”

是他尚未完全理解的暗信息规则，“调试环境”

是他自己的大脑和那极不稳定的引擎。

他利用基地的服务器，先进行理论建模和逻辑推演，将意念指令分解为“目标锁定”

、“扫描模式（广域聚焦穿透）”

、“精度等级”

、“能耗预算”

等可量化的参数。

然后，是最关键的实践环节。

林枫静坐在隔离间内，屏息凝神。

他没有直接去想“扫描桌子”

，而是在脑海中构建一个结构化的“指令包”

：

tedp_sitiate:

tart:书桌（木质结构，长12米，宽o6米，高o75米，空间坐标xxx）

ode:表面结构分析

pre:中级（识别材质、接缝、主要瑕疵）

energy_budt:标准值的3o

execute

他将这个高度结构化的“意念包”

，小心翼翼地“推送”

向意识深处的引擎接口。

第一次尝试，引擎毫无反应，似乎无法识别这种非自然的指令结构。

林枫没有气馁，反复调整“意念包”

的构建方式，尝试用更接近引擎底层逻辑的“信息流”

形态去模拟，比如将目标对象转化为其空间坐标和基础物质属性构成的“信息锚点”

，将扫描模式转化为对特定“暗信息频段”

的请求。

失败，调整，再失败，再调整……这个过程对精神力的消耗甚至过直接使用引擎，因为需要极度集中和精细的控制。

汗水不断从额头滑落，但他的眼神却越来越亮。

不知经过多少次尝试，在他几乎要因精神疲惫而放弃时，引擎终于有了不同的反应！

原本直接调用【扫描】时那种瞬间的、略显粗暴的能量抽取感没有出现，取而代之的是一种更平滑、更可控的能量流动。

一股清晰度更高、杂讯更少的感知波纹，以他为中心，精准地覆盖了书桌所在区域，然后迅收回。

消耗的精神力，感觉只有之前的一半左右！

而且反馈回来的信息更加结构化，直接区分出了木材纹理、金属合页、油漆涂层等不同部分。

成功了！

第一个节能优化版的“扫描”

算法，tedp-svo1，勉强运行起来了！

林枫强忍着激动，仔细体会着这次成功带来的变化。

不仅仅是消耗降低，更重要的是控制力的提升。

他感觉自己不再是简单地“按下按钮”

，而是在“驾驶”

这台引擎，虽然还很生疏，但方向对了。

他立刻投入对算法的进一步优化和巩固，记录下成功的“意念包”

结构，反复练习，形成肌肉记忆（或者说精神记忆）。

同时，他开始构思将类似逻辑应用到【信息库】检索上，希望能提高检索效率和准确性。

然而，就在他沉浸在算法优化的喜悦中时，负责监控外部网络流量（通过一个极其隐蔽的节点）的服务器，出了低级别的警报。

警报显示，在刚才他成功运行tedp-s算法的那一刻，基地外围的被动传感器捕捉到了一个