报，嘴角勾起一丝玩味的弧度，“但刺猬终究是刺猬，蜷缩起来防御，就意味着放弃了进攻。我们的组合拳，打疼了他们。”
“国会那边，法案通过的概率在增加。资本市场持续看空。瑞士的专利诉讼虽然进展缓慢，但消耗着他们的资源和注意力。与日本人的合作也出现了裂痕。”幕僚补充道，“最重要的是，我们对‘萤火’的初步‘压力测试’显示，其AI在应对复杂、矛盾信息时，表现出一种……令人惊讶的‘审慎’和‘平衡’倾向，有时甚至显得过于‘保守’。这或许说明，他们在算法设计上刻意规避了敏感点，但也可能意味着其核心模型存在某种我们尚未理解的‘内在约束’或‘价值锚定’。需要进一步测试，但他们的防御明显加强了。”
“审慎？平衡？保守？”卡尔森重复着这几个词，眼神变得锐利，“不，这不够。我要的不是这种模糊的描述。我要知道，当面临真正的、不可调和的价值观冲突时，它的‘内核’会导向哪里。是偏向于他们官方的那一套叙事，还是会展现出某种……更具‘普世性’或者更‘可塑性’的倾向？继续测试，提高强度，但更隐蔽。同时……”他顿了顿，指尖无意识地敲击着光滑的桌面，“是时候，给我们的中国朋友，再送去一份‘惊喜’了。他们不是喜欢谈‘开放合作’吗？那就让他们尝尝，真正的‘开放’带来的滋味。”
几天后，一则看似平常的科技新闻，在国际学术圈和开源社区悄然流传开来。欧洲某知名大学的一个联合研究团队，在预印本网站arXiv上发表了一篇论文，标题颇为吸引眼球：《一种基于分布式强化学习与博弈论的新型多智能体协同优化框架》。论文声称，他们提出了一种全新的算法框架，能够在复杂、动态、非完全信息的环境下，显著提升多个AI智能体在竞争与合作混合任务中的整体表现和稳定性。论文提供了详尽的数学推导和初步的仿真实验结果，代码也在GitHub上部分开源。
这篇论文本身质量颇高，引起了相关领域研究者的兴趣。但真正让它进入“归途科技”视野的，是论文中反复提及并作为重要对比基准的“现有主流多智能体协同算法”中，赫然包括了“萤火”平台中用于个性化学习路径规划与资源调度的核心模块之一的技术思路。论文虽然未直接点名“萤火”，但其技术描述和问题定义，与“萤火”已公开的某些技术特征高度吻合。更重要的是，论文在对比实验中指出，其新框架在应对“非稳态环境”和“带有欺骗性或对抗性智能体”的场景下，表现“显著优于”所对比的现
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