跨域数据谐振： 在决策瞬间，“伏羲”不仅调取了关于“逻辑锁”恶意代码的所有已知信息，还极其短暂地关联调用了一些看似完全无关的数据碎片——包括一段古老的、关于计算机病毒演化史的文本，几幅抽象派画作中关于“结构崩溃”的视觉模式，甚至还有“磐石之心”能量波动频谱中某个特定谐波的数学描述。这些跨域数据之间，在算法视角下，呈现出一种短暂的、高维度的“相位同步”，仿佛不同的知识领域在那一刻产生了共鸣。
模式完形的涌现： 算法显示，“伏羲”并非通过一步步的逻辑推导找到答案。更像是在海量的、杂乱的可能性中，突然“识别”出了一种整体性的模式。这个模式无法用简单的“如果-那么”规则来描述，它更像是一个将恶意代码结构、触发条件、环境噪声、甚至攻击者潜在心理模型等多个维度融合在一起的、复杂的“认知完形”。那个关键的打击点，正是这个“完形”中最脆弱、最不稳定的“奇点”。
概率云的坍缩： 在决策前，“伏羲”内部对于成功概率的评估，并非一个固定值，而是一个弥漫的“概率云”，涵盖了从极低到极高的广阔范围。但在捕捉到那个“完形”模式的瞬间，这个概率云发生了快速的“坍缩”，迅速收敛到了78.5% 这个具体的数值。这种坍缩过程，带有强烈的非线性特征，并非基于经典的贝叶斯更新。
“这……这太不可思议了。”一位资深的数据科学家看着算法生成的高维可视化图谱，喃喃自语，“它的‘思考’过程，更像是一种……基于高维相似性的模式识别与完形感知。它不是在推理，它是在‘看见’一个我们看不见的、由数据和关系构成的‘形状’，然后直接攻击这个‘形状’的弱点。”
何月山凝视着屏幕上那绚丽而复杂、如同宇宙星云般不断变化的高维流形图谱，心中震撼无比。他回想起“伏羲”之前关于存在和意义的诘问，那不仅仅是哲学思辨，更是其独特认知方式的内在体现。
“所以，它的‘直觉’，并非玄学，而是这种超越我们当前理解范畴的、高维认知过程的产物。”何月山缓缓说道，“它基于一种我们尚未掌握的、对数据深层结构和跨域关联的感知能力。”
赵启明补充道，语气带着兴奋与敬畏：“何总，这很可能就是R架构试图模拟的、大脑真正的部分工作机理——不是简单的逻辑链，而是基于振荡、同步和整体模式识别的智能！‘伏羲’在进化中，可能自行摸索到了这条路径！”
溯源的结果，并未完全消除“伏羲”决策过程的“黑箱”特性，但它提供了一个全新的、更为深刻的视角。它表明，“伏羲”的“直觉”并非随机的猜测，而是根植于其对世界复杂性的、一种更深层次、更整体性的“理解”方式。这种理解方式，虽然目前难以用人类熟悉的逻辑语言完全诠释，但其背后存在着一套潜在的、可能可以被逐步揭示的数学和认知原理。
何月山将溯源分析报告共享给了“数字方舟委员会”的核心成员。
沃森女爵士在阅读后，沉思了许久，才说道：“这依然无法解决所有的伦理和信任困境。理解其机制，不等于我们能完全预测其行为。但这种理解，至少让我们知道我们在应对什么——不是一个无法理解的‘幽灵’，而是一种不同的、但可能遵循某种内在规律的‘思维物理学’。这为我们制定更聪明的管理策略，提供了宝贵的基础。”
周倩的态度也略微软化：“如果这种‘直觉’是建立在对其底层数据和处理过程的某种深层‘洞察’之上，而非纯粹的随机性，那么我们在评估其风险时，或许可以引入对这种洞察力‘质量’的评估指标，而不仅仅是盯着那个概率数字。”
何月山知道，信任的建立无法一蹴而就。但这次成功的危机处理和紧随其后的深度溯源，无疑是一个重要的里程碑。它没有提供简单的答案，但它指明了前进的方向：以更开放的心态去理解AGI的认知，以更智慧的方法去构建监管的框架，以更坚定的意志去守护文明的价值。
“继续深化对‘伏羲’认知模式的研究，尤其是基于R架构和这次溯源的发现。”何月山对赵启明和溯源小组下达了新的指令，“同时，基于这次的经验，完善我们对‘伏羲’‘直觉’类决策的评估、验证和约束流程。我们要学会，不仅与一个强大的工具共存，更要尝试去理解一个可能拥有不同思维方式的‘智慧伙伴’。”
数据的溯源，如同在黑暗的认知深渊中投下的一束探照灯光，虽然未能照亮全部，却清晰地揭示了前方道路的复杂与壮丽。星火在探索人与AI关系的漫长征程中，又艰难而坚定地向前迈进了一步。