楚曉曉的AI模型對某種特定細胞形態產生了誤判？楊平在系統空間中，利用超級算力生海量的、帶有這種特定形態的模擬細胞影像，對模型進行強化訓練和微調，提升其泛化能力。

劉的酶製劑在放大生產時出現活衰減？系統空間瞬間完從實驗室搖瓶到中試發酵罐的工藝引數全掃描，找出關鍵瓶頸，給出最佳化方案。

這個過程，不再是楊平單向的輸出，而是變了一個“現實反饋-系統最佳化-再指導現實”的強力閉環。楊平扮演的角，更像是這個自主研發生態的“大腦”和“進化引擎”。

他不再滿足於解決單個技點，而是開始著力於打通和最佳化整個平臺的“經脈”。

他在系統空間中，開始構建一個統一的資料匯與智慧排程中樞。所有模組產生的資料——AI的設計引數、測的結合曲線、AI模型的識別結果、酶的活資料——都被要求按照標準格式上傳到這個虛擬中樞。

然後，他引更高階的強化學習演算法，讓這個中樞AI不再是被接收資料，而是主學習整個研發流程的在規律。

一天晚上，在系統空間，楊平設定了一個全新的任務：針對某個難以突破的免疫靶點，要求系統計算機平臺在限定時間，自主設計出有高活、低毒的候選分子。

他啟了整個流程。

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