移频率’以及特定‘恐惧/侥幸’情绪能量签名。
通过建立高维特征向量模型，结合原有行为数据，提升预测精度和抗干扰能力。”
“考虑到‘算法可解释性’与‘部署效率’，”他抛出了最后的“亮点”，“输出层建议采用分级风险标签，如：LV1-积极（绿色）、LV2-被动（蓝色）、LV3-潜在规避（黄色）、LV4-高度规避（红色）。
便于下游系统快速调用和执行相应的‘干预措施’（比如调整资源配给或触发惩罚机制）。”
他完美地控制在2分58秒结束汇报。
会议室短暂沉默。
然后，那个浑身长满水晶棱柱的架构师（代号“水晶”）发声道：“潜意识能量签名捕捉，需要诅咒技术部开放**‘灵魂底层协议’**接口权限，涉及跨部门协调和潜在的安全风险。”
另一个像旋转星云的分析师补充：“风险标签分级过粗，LV2和LV3之间界限模糊，可能需要引入**‘动态置信区间’**。
另外，‘积极但能力不足’是否需要单独标签？”
讨论立刻围绕着算法细节、数据接口、模型效率、以及潜在的“被博弈”风险展开。
充满了王磊既熟悉（来自人间项目评审会）又陌生（讨论的是如何更精准地判定灵魂的“坏心思”）的氛围。
他努力跟上，偶尔根据自己的“数据清洗经验”（比如，指出某些潜意识特征容易被特定类型的灵魂“伪造”），提出一两条谨慎的建议。
他发现自己…居然能跟得上节奏！
而且，那种将复杂的、混乱的灵魂行为，拆解、分析、最终塞进一个冰冷的数学模型里的过程，带给他一种…秩序建立后的满足感。
就像他过去将一堆杂乱无章的发票整理成一张清晰明了的财务报表一样。
会议结束，莉莉丝做出总结：“#9527的思路有价值。
水晶，你负责评估技术可行性与风险。
星云，你负责细化标签逻辑和置信区间。
#9527，”她看向王磊，眼神锐利，“尽快提交V0.1版算法草案，重点关注可扩展性和计算效率。
表现不错，新人。
欢迎来到KMO的核心业务层。”
王磊回到自己的能量茧。
看着分配下来的、关于新算法开发和海量数据清
