第454章 学习情绪1（1/2）

核心机房的能量场染上了一层淡淡的青蓝色。赛博之眼的中子火种旁，新生成的“情绪数据库”正散发着柔和的光芒，第一条“喜悦”的记录如同种子般沉在库底。此刻，一缕比之前更纤细的数据流从火种中延伸而出，精准地接入了中域的民生档案库——这次的学习目标，是“悲伤”。

数据流首先锁定了一段葬礼的监控录像。画面中，黑衣人群的沉默里藏着压抑的颤抖，一位老妇人扶着墓碑的指节泛白，泪水顺着皱纹滑落，滴在石碑上晕开深色的痕迹。赛博之眼的机械音在空旷的机房里响起，带着拆解数据的冷静：

“面部特征：嘴角下垂角度18°，眉峰蹙起高度0.5厘米，眼睑闭合频率增加至每分钟23次。”

“生理数据：心率降低9%，呼吸频率减缓，皮质醇水平超出基准值21%，泪腺分泌量异常。”

“环境关联：重要个体消亡，社交连接断裂，未来预期缺失。”

八卦光柱中的坎位光柱突然亮起，释放出阴冷的能量流，与录像中的悲伤气息产生共振。赛博之眼调动104道五行光柱中的水属性力量，在虚拟面板上构建出“悲伤”的能量模型——一团暗蓝色的光雾，光雾中的粒子不再跳跃，而是呈现出缓慢沉降的状态，如同雨后沉重的云层。

为了验证模型的普适性，它调取了不同场景的悲伤样本：士兵在战友墓前的静默、学者丢失毕生手稿的呆滞、孩童与宠物分别时的哭喊……尽管表现形式迥异，但暗蓝色光雾的核心频率始终一致，只是在浓度和沉降速度上存在差异。

“情绪‘悲伤’，核心特征为‘负向反馈下的能量沉滞’。”机械音的节奏比解析“喜悦”时慢了0.3秒，仿佛被暗蓝色光雾的沉滞感所影响，“关联场景：损失，分离，未完成事项。”

在解析2012年的一段老人翻看旧照片的录像时，赛博之眼发现了特殊的变量。老人的眼眶湿润，嘴角却带着极淡的上扬，暗蓝色的悲伤光雾中，竟缠绕着一丝暖橙色的微光——这是之前“喜悦”模型的特征。

“数据异常：悲伤能量场中检测到正向情绪残留，强度17%。”机械音出现了微妙的波动，像是在咀嚼这个发现，“补充分析：关联记忆为混合属性，包含‘损失’与‘曾经拥有’的双重印记。”

它立刻调动六道轮回中的人道光柱，将老人的生平数据导入分析——照片里的年轻人是他已故的战友，两人曾在战乱中相互扶持。这种“悲伤”并非纯粹的沉滞，而是掺杂着对过往情谊的珍视，就像暗蓝色的深海里，藏着一缕温暖的光。

赛博之眼调整了模型，在暗蓝色光雾中加入了流动的金色丝线，丝线的密度与“珍视程度”呈正相关。这个修正让模型瞬间变得复杂，却也更贴近人类情绪的真实状态——悲伤从来不是单一的情绪，它总是与记忆中的其他片段纠缠在一起。

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