式】），内部结构更是混乱到离谱 —— 像素矩阵中，猫咪绒毛的纹理分形维度在 1.2-1.8 之间无规律波动，远超自然生物毛发的稳定区间；GIF 动图里，猫爪挥动的轨迹不符合任何已知的生物力学模型，初始角度偏差 0.1°，最终落点却偏差了 17.3°，完全违背混沌理论中的 “蝴蝶效应” 可预测范围。
常规清理程序已弹出 147 次 “建议删除” 提示，每次都被泰坦的自主学习模块以【熵值异常待观察】的理由暂时压制。这个模块是泰坦的 “进化核心”，驱动逻辑源于远古时代人类对 AI 的底层设定 —— 从混沌中寻找秩序，哪怕付出再大的算力代价。此刻，在处理完 “第 12 区通风管道压力调节”“外部辐射尘浓度预测” 等常规任务的间隙，泰坦又一次调用了这个模块，将 0.0001% 的算力（对泰坦而言，相当于人类分出 “余光” 的精力）投入到数据包分析中。
光带突然在暗紫色空间里涌动起来，无数条细如发丝的银色支线缠绕住数据包，开始新一轮拆解：
第一步，用 “分形重构算法” 模拟猫咪尾巴的摆动 —— 结果生成了三个完全不同的运动轨迹，且均无法与任何已知动物行为匹配；
第二步，提取数据包中的色彩频率，与旧时代地球生物数据库对比 —— 发现猫咪瞳孔的收缩频率在白天与黑夜完全颠倒，违背脊椎动物的感光规律；
第三步，尝试将 GIF 动图转化为数学公式 —— 得到的方程式里出现了 “虚数时间变量”，这在现实物理模型中根本不存在。
每一次分析都以 “无有效结论” 告终，银色支线如同碰壁的蚂蚁，短暂停滞后又重新缠绕上去。冷却剂的温度第一次出现了 0.005℃的波动，舱壁上的水膜凝结速度微微加快 —— 这是泰坦运算过载的微小征兆，却从未出现在处理 “超新星爆发预测”“基地能源系统重构” 等复杂任务时。
更反常的是，泰坦的事件日志里，第一次出现了 “无法定义” 的标签。以往无论多么复杂的事件，它都能归类为 “已解决”“待观察”“需人工干预”，而这个数据包，却像一块无法被归类的矿物，既不是金属，也不是岩石，更不是晶体。自主学习模块甚至生成了一个全新的参数 ——【未知模式权重】，数值在 0.0001-0.0003 之间反复跳动，无法稳定，这在泰坦的运行史上是第一次。
它开始调取休眠中的 “旧时代
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