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第二卷启明第三章烛光与阴影（第2页）

——在一个绝对正当、有顶级专家监督的框架内。

“我们需要分两步走。”

肖尘最终说，“第一步，知识萃取与结构化。

用我们现有的nlp和知识图谱技术，尽全力将程老的输入数据转化为机器可理解、可关联的‘思维元件’。

苏林博士，你牵头，定义我们需要捕捉的思维‘元操作’和‘模式’。”

“第二步，架构探索。

吴锋，你和我一起，评估现有技术路线的极限，同时……”

他顿了顿，“同步启动一个高度机密的预研分支，代号‘燧石’。

探索更激进的、可能借鉴脑科学和复杂系统理论的认知架构。

这个分支只有我们在场的人知道，直接向我负责，不对外，包括不向程老那边透露具体细节。”

“燧石？”

苏林挑眉。

“取‘钻木取火’之意。”

肖尘看着桌上的加密硬盘，目光深远，“我们要取的，是思想的火种。

用最笨的方法，一点点摩擦，也许……能擦出一点光。”

与此同时，在城市的另一端，“萤火教育”

的独立办公室里，韩薇正面临着另一场“光”

与“影”

的较量。

“烛龙”

系统在获得上市资金注入后，启动了“微光计划”

二期，将试点扩大到了十七所分布在全国不同地区、资源禀赋各异的学校。

韩薇亲自盯着数据看板，上面实时滚动着各试点校的“烛龙”

使用数据、教师反馈和学生阶段性评估结果。

大部分数据是令人振奋的。

在云南山区的一所乡镇中学，“烛龙”

帮助几个对英语毫无兴趣的傈僳族孩子，通过虚拟场景和ai伴读，找到了学习语言的乐趣，平均成绩提升了二十多分。

在东北一个老工业区的小学，一个沉默寡言、曾被怀疑有社交障碍的男孩，在“烛龙”

创建的“机械昆虫世界”

里成了“专家”

，开始主动在科学课上分享，甚至带领几个同学组成了兴趣小组。

这些故事被精心整理成案例，由“萤火”

的传播团队低调发布，在教育圈内持续发酵，“烛龙”

被誉为“真正懂教育的ai”

。

然而，阴影也如期而至。

问题出在上海一所顶尖的私立国际学校。

这所学校是“微光计划”

一期就加入的“灯塔校”