2039年12月，北京，西山。她花了整整三个月，把Transformer架构从自然语言处理领域搬到了战场决策系统里。王浩一开始觉得她疯了，因为从来没人这么干过。林小镜说“没人干过，我来干”。她把论文打印出来放在桌上，不是一篇，是二十篇。每一篇都用红笔划了重点，旁边写着批注。她的字很小，但很清楚，一笔一划，从不连笔。王浩看了那叠论文，又看了她一眼，什么都没说。他知道，林小琴不是那种随便翻翻就下结论的人，她看过的每一页都记得住，推导过的每一步都不会忘。她让他做的时候，基本上已经是对的了。

她提出的架构和原来的卷积神经网络完全不同。卷积神经网络像过滤器，一层一层地筛选特征，边缘、形状、物体，逐层抽象。但战场上的情况不是静态的，敌人会动，战术会变，局势会演化。卷积神经网络处理不了时间序列，它没有记忆。Transformer不一样，它是基于注意力机制的，可以关注到战场上的每一个关键点，还能记住过去的信息。敌机从哪个方向来，之前出现过什么动作，系统都可以结合这些判断下一步怎么反应。不是条件反射，是真的在思考。不是规则，是涌现出来的策略。有些连设计者自己都没想到。

训练数据是军方提供的，过去十年的演习记录和真实作战数据。几百个TB，装了满满一硬盘柜。林小镜花了三周时间清洗数据，把噪声滤波，把异常值剔除，把格式统一。她把数据切成几百万个片段，每个片段几秒钟。输入是雷达信号、红外图像、电子对抗参数，输出是决策指令。开火、规避、追踪、释放干扰，每一个决策都有时间戳。她把这些数据送进模型，让它自己学。不是“教”它是规则，是“喂”它数据，让它自己找规律。规律不是人定的，是数据里长出来的，可能对，也可能错。错了就改，对了就保留。她从来不假设自己是对的，她只相信数据验证过的结论。

第一次训练跑了整整一周。七台服务器同时运行，GPU满载运转，风扇的声音像飞机起飞。林小镜每天去看日志，看准确率，看损失函数。第一轮过拟合了，准确率很高，但泛化能力很差。换个场景就不行了。她一看就知道，数据量还是不够。陈处长又调来了过去二十年的演习记录，加上北约的公开数据集和模拟仿真生成的合成数据。数据量翻了三倍。第二次训练跑了十天，准确率从百分之七十五升到百分之九十一，泛化能力也好了很多。在仿真测试中，系统面对从未见过的场景，正确决策率达到百分之八十五。王浩看着结果说“可以了”。林小镜说“还不够”。她加了对抗训练，自己生成攻击样本，让系统自己打自己，逼它找出自己的弱点。弱点找到，补上。再找，再补。

第三轮训练，准确率上了百分之九十五，泛化能力接近百分之九十。陈处长来看演示，屏幕上模拟了一场空战。红方是AI控制的战斗机，蓝方是传统的规则系统。红方规避、佯攻、包抄、锁定、开火，整个过程像经验丰富的老飞行员，甚至更果断。蓝方被打得毫无还手之力。陈处长沉默了很久，看着屏幕上定格的画面——红方锁定蓝方的那一格，问了林小镜一句话：“这个系统，能不能装在无人机上？”林小镜说“能”。陈处长又想了很久，才说“我回去汇报”。他走了，脚步声在走廊里渐渐消失。林小镜站在屏幕前，看着红方锁定蓝方的那个画面。她没觉得骄傲，只是觉得这条路走对了。走对了就继续走，走错了就拐弯。她不怕拐弯，只怕停在原地。

晚上，王浩收拾东西准备回招待所。他站在门口，回头看她还坐在电脑前。“你还不走？”林小镜头也没抬，说“我再看看数据”。王浩看了她一会儿。她的白头发在屏幕的光下反着光，银白色的，很亮。眼睛里映着代码和数字，红棕色的瞳孔像一块琥珀。她瘦了，但没瘦多少，本来就不胖。王浩想说点什么，但没说出来，转身走了。走廊里响起他的脚步声，一下一下的，越来越轻，然后消失。林小镜没听到关门声，她在看数据，有一条曲线走势不太对，她要找出原因。不是急，是不能放。问题不解决，睡觉都睡不安稳。

她找到了。数据增量的步长设错了，大了零点零一。改过来，重新跑。等结果的时候，她靠在椅背上，闭上眼睛。她想起了刘远，想起了他说过的一句话：“你会走得很远。”她现在算是走得远了吧，但她觉得还不够远。她想走到问题尽头。问题有尽头吗，她不知道。不知道就继续走，走一步算一步。她睁开眼睛，结果出来了，曲线平稳了。没有波动，没有异常。她关掉电脑，站起来，走向门口。办公室不大，她走了五步就到了。她关灯，锁门。走廊里很安静，只有她的脚步声，一声一声，在空荡的空间里回响。电梯门开了，她走进去，数字从5跳到1，叮的一声，门开了。她走出大楼，山风很冷，吹在脸上像针扎。她把外套拉链拉到最上面，缩了缩脖子，快步走向停车场。车在等她，她坐进去，关上车门，挡住了外面的风。