“未来智能项目组”的所有成员没有时间去庆祝“记忆”的诞生，而是立刻将全部精力，投入到了对“灾难性遗忘”这个新难题的攻坚之中。

这一次，主导理论突破的，不再是计算机科学家，而是以丰院士和高翔为首的、跨越了生物学与物理学的“理论联军”。

在接下来数周的时间里，项目组的理论研讨会变得异常频繁和深入。丰院士团队的博士生们，从分子生物学的层面，详细介绍了与“突触稳态”相关的各种信号通路和蛋白质表达机制。而高翔，则负责将这些复杂的、看似“湿漉漉”的生物学过程，抽象、提炼成简洁而普适的数学语言。

经过无数次的讨论、建模与修正，一套全新的、能够描述“突触稳态”的数学模型，终于在高翔的手中诞生。

“我们不能只盯着单个突触的‘增强’或‘减弱’。”在一次关键的技术方案评审会上，高翔站在白板前，向徐涛和索菲亚阐述他的新模型，“我们必须引入一个更高层级的约束——单个神经元的整体激活水平。”

他在白板上写下了一个积分方程。

“这个模型的核心，是为每一个神经元，设定一个‘激活水平目标值’。这个值，代表了它在健康状态下，最理想的平均放电频率。”高翔解释道，“同时，我们为这个神经元的所有输入突触，设定一个‘权重总和上限’。”

“这两个约束，共同构成了一个动态的负反馈系统。”

他指着方程中的关键项，进一步说明：“当一个神经元因为学习新知识，导致其某些输入突触的权重被过度强化，使其总的激活水平超过了‘目标值’时，我们的算法就会被触发。它会计算出超出的‘激活量’，然后将这个‘激活量’，以一个非线性的衰减因子的形式，等比例地、全局性地施加到该神经元所有的输入突-触上，进行一次普适性的下调。”

“反之，”他补充道，“如果一个神经元长时间处于抑制状态，低于‘目标值’，算法也会自动对其所有输入突触，进行一次微弱的、普适性的上调。”

“我称之为——‘自适应权重归一化’算法。”高翔总结道，“它就像一个不知疲倦的‘调音师’，在后台实时监控着每一个神经元的‘演奏音量’。一旦某个神经元因为少数几个‘明星’记忆（被过度强化的突触）而‘唱破了音’，它就会立刻上前，将整个乐队的音量都稍微调低一点，让它回归和谐。”

“通过这种方式，”高翔的眼中闪烁着理论物理学家特有的光芒，“我们就能确保，网络中的任何一个神经元，都不会因为过度学习某一种模式，而彻底丧失对其他新信号的敏感性。它始终被维持在一个动态的、随时准备接纳新信息的‘临界’状态。”

高翔的讲解，逻辑清晰，物理图像明确。他成功地将丰院士描述的那个复杂的生物学机制，转化成了一套优雅而高效的算法。

“一个智能的‘后台守护进程’……”徐涛听完，双眼放光，他瞬间就理解了这个算法的工程实现方式和巨大价值，“高师兄，你这是给我们的网络，装上了一个‘自动平衡’系统啊！”

理论的道路已经被照亮，接下来的，就是工程实现的挑战。

徐涛和索菲亚再次展现了他们强大的工程能力。他们带领软件团队，开始了对“SNN-Plasticity V1.0”模型的又一次底层重构。

这项工作同样艰巨。他们不仅要为每一个神经元都增加一个用于监控其激活历史的“状态缓存区”，还要编写一个能够在数万亿个突触权重之间，进行高效、并行的全局性归一化操作的程序。

在孟院士支援的额外算力加持下，他们得以进行更大规模的并行编译和分布式调试。

一周后，一个全新的、集成了“混沌干扰”、“突触可塑性”和“突触稳态”三大核心机制的神经网络模型，正式诞生。

徐涛将其命名为——“脉冲神经元网络-可塑性与稳态版”（SNN-Plasticity V2.0）。

模型构建完成的当天下午，项目组所有成员，再次聚集在了那个见证了他们一次次失败与成功的控制中心。

这一次，所有人的脸上，都带着一种混杂着期待、紧张和必胜信念的复杂表情。

“还是老规矩。”徐涛站在控制台前，声音沉稳，“再战MNIST数据集，增量学习模式。”

没有人多言。所有人都知道，这一次测试，将直接决定他们过去数周的努力，是走向辉煌，还是再次坠入深渊。

训练程序被启动。

第一阶段，用数字“0”到“4”的数据进行训练。

屏幕上，损失函数曲线稳步下降，识别准确率曲线则昂扬向上。这个过程，与V1.0模型几乎没有差别，同样展现出了强大的学习能力。

半小时后，第一阶段训练完成。网络对“0”到“4”的识别准确率，稳定在了99.5%。

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