限日志，发现她不仅查看了结果，还自行提取了摘要报告，动作干净利落。
他没问为什么，反而在系统后台新建了一个子目录，命名为“Observer_Access”，把未来所有测试报告的只读链接都设为自动同步至此。
做完这些，他打开空白文档，标题打下几个字：《自动化交易风险控制白皮书》。
写到第三段时，林悦又发来消息：“那个最大回撤……是因为消息面突变吗？”
他停下打字，回道：“是。市场情绪瞬间转变，模型还在按趋势延续推演，反应慢了。”
“那你打算怎么改？”
“加一层语义识别。只要有‘突发’‘紧急’‘通知’这类词出现在公告标题里，就自动降仓，等波动稳定后再判断方向。”
她沉默了几秒，回：“听起来像人在犹豫。”
他愣了一下，没再打字。
实验室安静下来。主控台上，模拟环境已关闭，所有服务回归待命状态。只有新服务器的指示灯还在闪动，绿色光点有节奏地跳着，像是某种回应。
他转头看向显示器，页面停留在最后一次复盘图表上。X轴是时间，Y轴是净值增长，中间那道向下的凹痕格外清晰——那是系统“犯错”的证据，也是它真正开始学习的起点。
他伸手移动鼠标，将光标悬停在那个最低点上方。
系统自动弹出提示框：
“时间：04月28日 13:17:23
事件类型：外部信息冲击
策略响应延迟：3分48秒
影响：持仓回撤6.3%
后续动作：已触发紧急修正协议，14:02完成再平衡”
他点击“标记为学习样本”。
后台立即生成一条训练任务，编号TRN-20230428-001，优先级设为高。这意味着下次模型迭代时，这段数据会被重点分析，尝试找出更优的应对路径。
这时，远程客户端再次传来提示音。
林悦上传了一个文件，命名很简洁：《建议.txt》。
他点开，里面只有一行字：
“能不能让系统在不确定的时候，先停下来？”
他盯着这句话看了很久。
窗外天色渐暗，城市灯火次第亮起。楼下的街道传来车辆驶过的声响，间或有行人路过，脚步声短暂清晰，又远去。
他没有回复，而是
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