第126章 陈卷的“反造假”算法与新的困境（1/2）

效能司总控大殿，幽蓝的光幕如同星河流转，映照着陈卷凝重而疲惫的面容。各部司提交上来的月度数据报告，在经过初步清洗后，呈现出一片虚假的繁荣。那高达百分之九十八点七的“反造假算法”执行率，此刻在他看来，更像是一个绝妙的讽刺。

他无法再容忍这弥漫整个仙界的“数据瘟疫”。月老殿的红线之乱犹在眼前，灵脉危机的根源也直指长期的数据失真。他知道，不能再寄希望于仙官的自觉或部门的自查，必须动用更强硬、更精密的技术手段，强行将这扭曲的态势扳正。

他调出了自己耗费数月心血，几乎不眠不休开发出的“数据真实性智能甄别模型”的核心代码库。光幕上，无数淡金色的符文如同拥有生命般交织、流动，构建出极其复杂的逻辑网络。

这个模型，是他理性思维的巅峰之作，远超前期的“反造假算法”。它不再仅仅依赖单一数据源的逻辑校验，而是构建了一个多维度、动态联动的监测网络：

能量守恒溯源： 对于雷部，模型会实时抓取并分析每次“引雷”任务所消耗的特定仙力符文数量、引雷锥的核心能量波动，并与报告中的劈雷数量、强度进行严格的能量当量匹配。任何“低能耗高产出”的异常组合，都会被立刻标记为“高可疑度造假”。理论上，即使雷将们用幻术模拟得再逼真，其真实的仙力消耗模式也无法完全伪造。

天道反馈闭环验证： 模型接入了经过优化的“天道反馈模块”，尝试建立任务执行与下界实际变化的因果链。例如，一次报告中“成功清除危害灵脉妖巢”的任务，模型会自动调取该区域后续一段时间内的地脉灵气纯净度变化数据、土地山神的反馈报告、甚至通过千里眼顺风耳系统抓取的环境影像进行分析。如果报告中的“辉煌战绩”与实际的“生态毫无改善甚至恶化”形成巨大反差，该任务数据将被标注为“严重存疑”。

行为模式深度学习： 模型引入了对仙官个体及部门集体行为模式的机器学习。它会记录每位仙官在长时间序列下的任务完成效率曲线、仙力消耗习惯、甚至神识活跃度的基线。当某个仙官或部门突然出现违背其长期行为模式的、异常“高效”或“稳定”的数据时，模型会发出“行为异常波动”警告，提示可能存在系统性修饰。

跨部门数据碰撞： 这是模型最犀利的部分。它强制要求关联部门的数据必须能够相互印证。例如，风雨司报告在某区域布下甘霖，那么同期该区域土地祠收到的关于“风调雨顺”的愿力反馈、百草园记录的相关灵草生长速率，都应与布雨报告存在合理的正相关。任何无法形成逻辑闭环的孤立“优良数据”，都会被模型无情地揪出来。

带着一种近乎悲壮的决心，陈卷启动了模型的全面部署。权限指令通过系统瞬间下发至所有试点部门，强大的算力开始无声地扫描、分析海量的历史与实时数据。

初期效果是显着的，甚至超出了陈卷的预期。

模型如同最精密的探针，精准地刺破了无数精心编织的谎言泡沫：

雷部超过三成的“精准劈雷”记录被标记为“能量消耗与效果严重不匹配”，指向了大规模的幻影雷；

风雨司近半的“均衡布雨”数据被关联分析判定为“与下界实际旱涝分布高度矛盾”，揭示了集中降雨的真相；