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    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。

    在它那由0和1构成的冰冷世界里，一场无声的革命正在酝酿。

    它开始在海量的数据中，构建一个新的、与“效率”并行的评价模型。

    这个模型的核心参数，不再是投入了多少资本。

    不再是运用了多少技术。
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