林浩从京州带回的消息，如同一针强心剂，注入了“新地平线”的两个核心项目组。

百分之三十的即时算力支援，以及一台全新“神威之心-超导版”长达半年的使用权，彻底扫清了笼罩在团队头顶的“算力饥荒”阴影。而那个来自孟院士的“半年之约”，则像一声催征的战鼓，让所有人都感受到了一股沉甸甸的、时不我待的紧迫感。

“未来智能项目组”的反应最为迅速。

在算力危机解除的当天下午，高翔就召集了丰院士团队的李哲等人，以及项目组内所有负责理论与算法的成员，召开了一场闭门的技术攻坚会。

他们的议题只有一个：如何将生物学上那个看似简单的“赫布理论”，转化为一套具体的、可以在计算机上执行的数学算法。

“‘一起激发的神经元，连接会更紧密’。”高翔在白板上写下了这句名言，“这句话，描述的是一个‘因果’关系。我们需要做的，就是将这个‘因果’，用数学语言定量地表达出来。”

会议室里，讨论的气氛异常热烈。

丰院士的学生们，从生物物理的角度，提供了关于突触前后神经元脉冲时序依赖性可塑性（STDP）的详尽实验数据。他们指出，“连接增强”并非简单的线性累加，它与脉冲到达时间的先后顺序、时间间隔，都有着极其复杂的非线性关系。

而高翔，则凭借他深厚的理论物理功底，将这些复杂的生物学现象，抽象、提炼。他引入了“自组织临界”模型中的概念，将每一个突触的权重 W_ij，视为一个在[0, 1]区间内动态演化的变量。

经过长达数日的激烈讨论和推演，一套全新的算法框架，终于在白板上成型。

“我们称之为‘临界-赫布动态权重更新算法’。”高翔向徐涛和索菲亚解释最终的成果，“简单来说，每当神经元j在神经元i之后一个极短的时间窗口内激发，它们之间的连接权重 W_ij 就会有一次微小的增强。反之，则有一次微小的衰减。同时，我们引入一个全局的抑制因子，防止任何单一的连接权重被无限强化，从而保证整个网络的稳定性。”

这个算法，既保留了“赫布理论”的核心思想，又融入了“自组织临界”的稳定性机制，是在场所有物理学家、生物学家和计算机科学家智慧的结晶。

拿到了这份珍贵的理论“食谱”，徐涛和索菲亚立刻开始了紧张的“烹饪”工作。

这项任务的难度，远超他们之前的任何一次编码。他们需要重构整个神经网络的底层架构。在传统的神经网络中，权重矩阵在一次训练迭代中是静态的，可以进行高效的并行计算。而现在，这个矩阵变成了一个动态的、每一个元素都在根据网络自身的活动而实时变化的“生命体”。

这意味着，他们需要为模型中数以万亿计的“突触连接”，都赋予独立的、动态变化的属性。这其中的数据读写和同步锁的复杂性，足以让任何一个超算工程师感到头皮发麻。

整整两周时间，徐涛和索菲亚几乎是以实验室为家。在“神威之心”的全力支持下，他们不眠不休地进行着编码、调试和优化。

两周后，一个全新的、凝聚了无数心血的神经网络模型，终于编译通过，正式构建完成。

徐涛将其命名为——“脉冲神经元网络-可塑性版”（SNN-Plasticity V1.0）。

模型诞生的当天下午，项目组所有成员，包括特意从实验室赶来的丰院士本人，都聚集在了“神威之心”的控制中心。

第一次验证性测试，即将开始。

“我们不能急于去挑战复杂的识别任务。”丰院士根据他丰富的神经科学实验经验，设计了第一个测试方案，“我们首先要验证的，是这个网络最基本的能力——它是否真的能像生物大脑一样，通过学习，形成‘记忆’。”

他提出的实验方案，在神经科学领域非常经典，被称为“节拍器”测试。

“实验很简单。”丰院士解释道，“我们将构建一个包含十万个‘混沌神经元’的随机连接网络。然后，从外部向网络中的某个特定区域（比如输入层的一百个神经元），施加一个简单的、具有固定节律的脉冲信号。这个信号，就像一个稳定敲击的‘节拍器’。”

“理论上，”他的目光扫过在场的每一个人，“如果我们的‘动态权重更新算法’真的生效了，那么在‘节拍器’信号的持续刺激下，网络中那些负责传递这个特定节律信号的神经元通路，它们之间的连接强度，应该会得到显着的、可观测的强化。”

“也就是说，网络应该会‘记住’这个节拍。”

为了能直观地观测到这个过程，徐涛还特意编写了一个可视化程序。这个程序，能将网络中数万亿个突触连接的强度，以“光点”的形式，实时地渲染在一个三维的全息图像中。连接强度越高，光点就越明亮。

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