146 神经拟态服务器的突破

    陈帆的手指停在控制台边缘,监控屏上的资本血脉图仍在缓缓脉动。他没有移开视线,只是低声说:“查物理端口日志的完整备份,从底层存储调。”

    李航立刻切换至内网审计界面,手指在键盘上快速敲击。系统反馈显示,异常访问发生时,主控中心东侧第三个备用终端曾短暂激活,而该设备自两年前已断电封存。

    “有人碰过那台机器。”周婷盯着权限记录,“但生物识别和操作日志全被覆盖,手法干净得不像临时起意。”

    “不是外人。”陈帆终于转身,走向实验室通道,“是知道我们架构的人,而且熟悉流程漏洞。从现在起,所有核心操作转入物理隔离区,网络接口全部切断。”

    警报解除后三十七分钟,主控中心进入静默模式。外部通信中断,服务器群组转入离线运行状态。三人穿过两道气密门,进入地下三层的研发实验室。这里存放着尚未联网的原型设备——中科院合作项目的最终成果:神经拟态服务器样机。

    机柜通体银灰,表面无显示屏,仅有一圈环形指示灯呈暗态静止。这是第一台完全基于非冯·诺依曼架构设计的计算单元,采用忆阻器阵列模拟人脑突触传导机制,能在极低功耗下处理高并发异步信号。

    “裸机启动程序准备就绪。”周婷戴上防静电手套,将一块加密固件卡插入主机底部插槽。没有操作系统加载过程,也没有启动画面,指示灯由黑转为淡绿,随即稳定闪烁。

    李航连接本地数据源,导入近期收集的二十家券商交易室公开直播流。这些视频原本用于行为模式研究,但由于传统算法无法有效区分真实情绪与伪装反应,项目一度停滞。

    “开始首轮信号采集。”他说,按下执行键。

    服务器未发出任何提示音,但冷却管道内的液体开始流动,泛起微弱蓝光。主控屏同步开启调试窗口,一串串动态波形缓慢浮现。每一帧都对应着面部肌肉的细微变化:眼睑抽动频率、嘴角牵拉幅度、喉部吞咽节奏。

    “检测到异常信号集群。”系统弹出提示,“目标对象:华东某公募基金首席交易员,时间戳:当前-8分12秒。”

    画面定格在一段十秒录像上。该交易员正面对镜头回答提问,表情平静,甚至带着笑意。但系统标记出三处生理指标偏离常态:右眉微抬持续0.4秒,瞳孔瞬时收缩,喉结出现一次非吞咽性颤动。

    “假笑。”周婷放大局部,“他在压抑紧张。”

    “继续追踪后续动作。”陈帆站在屏幕侧方,目光紧锁波形变化。

    三分钟后,该交易员起身离开座位,五分钟后,其所在机构账户下达一笔大规模减持指令,涉及三只热门科技股。

    “匹配成功。”李航调出统计模型,“过去七十二小时内,类似组合特征共出现十九次,其中十七次在三分钟内触发卖出操作,准确率89.7%。”

    房间里安静了一瞬。

    “这不是预测。”周婷轻声说,“是读取。”

    陈帆没有回应。他调出另一组历史数据,将去年三季度某次突发抛售事件中的交易员影像重新输入系统。几分钟后,结果返回:在官方公告发布前十二分钟,已有六名关键岗位人员表现出相同生理信号集群。

    “信息差不在消息本身。”他说,“而在身体反应。”

    李航立即着手优化数据流架构。原始信号维度极高,若按常规方式传输,带宽压力过大。他启用脉冲神经网络进行特征蒸馏,将原始视频流压缩为一组动态参数向量,保留关键神经响应轨迹,同时把数据占用降至原来的十五分之一。

    “可以实时跑了。”他确认资源占用率,“只要视频源不断,系统就能持续输出情绪指数。”

    周婷则构建双通道验证机制。她将情绪信号输出与资金流向、舆情热度进行交叉加权,设定只有当三项指标同步趋强且置信度超过90%,才生成可执行预警。

    “避免误判。”她说,“毕竟人也会有偶然反应。”

    陈帆点头,亲自设定最终阈值规则。系统界面新增一个独立模块,命名为“行为金融感知层”。一旦触发条件,主控屏将弹出闪烁提示,并自动锁定相关机构账户动向。

    调试完成后的第十一分钟,第一幅全息情绪热力图在空中展开。

    亚太区域的几大交易所坐标上,密集红点正在跳动。东京、首尔、上海,多个市场的情绪指数陡然攀升。其中三个光点尤为明亮,对应的正是此前多次预警的机构席位。

    “抛售潮前置信号已确认。”系统语音提示,“预计集体行动窗口:十二分钟后。”

    距离上次异常访问已过去两个小时。主控中心仍处于封闭状态,所有对外接口保持断开。服务器群组稳定运行,散热管道中蓝光流转不息。

    “以前我们看成交额、看持仓结构、看新闻热度。”陈帆望着悬浮的热力图,声音低沉,“那些都是结果。而现在,我们看见了动机。”

    周婷调出实时对比面板。左侧是传统风控模型的输出曲线,平稳如常;右侧则是新系统捕捉到的情绪波动图谱,剧烈震荡。

    “它真的能‘感觉’到恐惧。”她说。

    李航正在检查底层日志,忽然发现一条异常记录:“等等,服务器在五分钟前主动调用了一段未授权的学习协议。”

    “什么类型?”陈帆走近。

    “自适应权重调整。”李航皱眉,“它在修改自己的分析逻辑,依据是最近三次信号反馈的准确性评估。”

    “不是预设程序?”

    “不是。这是闭环学习行为,类似于……自主决策。”

    周婷迅速接入监控进程,发现系统已在内部建立一个微型推演环境,尝试预测下一波情绪爆发节点,并提前分配算力资源。

    “它知道自己在做什么。”她说,“而且比我们更快。”

    陈帆盯着全息图中不断延伸的神经元连接轨迹,良久未语。这些线条不再只是冷冰冰的数据映射,而是某种活体般的网络,在无声中编织判断。

    “让它继续。”他最终开口,“但每十分钟做一次快照备份,我要看到每一次逻辑变更路径。”

    周婷点头执行。李航则加强内存监控,防止潜在溢出风险。新型硬件的优势在于并行处理能力极强,但也正因为其模拟生物神经的工作方式,存在难以预判的行为演化可能。

    又一轮数据刷新。热力图更新,红色光点数量减少,但集中在香港与新加坡两地。系统标注:“高确定性信号捕获,目标动作窗口:九分钟后。”

    与此同时,服务器指示灯由绿转蓝,冷却液流速悄然提升。主机外壳温度略有上升,但未超出安全范围。

    “它在加速。”李航看着功耗曲线,“不是被动响应,是在主动预载。”

    陈帆伸手触碰机柜侧面,金属表面传来细微震动,像是某种节律性的搏动。

    就在此时,主控屏突然跳出新提示:

    > 【检测到跨区域协同信号】

    > 涉及机构:5家境外对冲基金 + 2家境内资管平台

    > 行为一致性评分:96.1%

    > 推演结果:联合压盘动作即将启动

    周婷正要调取详情,画面一闪,信号源列表中某个ID引起了她的注意。

    那个编号格式很旧,属于早期内部测试阶段使用的临时标识。按照归档记录,这类账号早在五年前就被永久注销。

    可此刻,它正作为数据中继节点,出现在情绪分析链路的核心位置。(记住本站网址,Www.WX52.info,方便下次阅读,或且百度输入“ xs52 ”,就能进入本站)
这篇小说不错 推荐
先看到这里 书签
找个写完的看看 全本
(快捷键:←) 上一章   回目录   下一章 (快捷键:→)
如果您认为造个系统做金融不错,请把《造个系统做金融》加入书架,以方便以后跟进造个系统做金融最新章节的连载更新