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    刘海眼睛一亮：“行，留个活口，别一步到位。机器太聪明，人反而怕。”

    张伟立刻在代码里加了“半执行”模块，设定预判动作只完成前置步骤，最终触发仍需用户确认。李娟则设计了一套反馈机制：如果系统错了，用户比个“×”手势，它就记下来，下次同类场景自动降权。

    中午没吃饭，三人啃了两块饼干。下午三点，新模型第一次加载进系统。刘海站在主控台前，按下启动键。

    屏幕刷新，进度条缓慢推进。五分钟后，系统提示：“学习模式已开启，开始采集用户行为数据。”

    “成了？”张伟问。

    “成了。”刘海说，“但还不知道成啥样。”

    他们立刻开始模拟测试。张伟播放一段合成数据：老人晚上八点五十穿外套，站了几秒，又脱了，回床躺着。

    系统反应：无动作。

    “好。”李娟点头，“没瞎动。”

    第二次：穿外套，拿钥匙，走向门口。

    系统判定：外出意图成立。自动关闭客厅电器，拉上窗帘，玄关灯渐亮。

    “可以。”刘海说，“但要是他只是去阳台抽烟呢？”

    第三次测试：穿外套，走向阳台门，停留三分钟，返回。

    系统这次没反应。

    “说明它学会看路径了。”张伟笑，“不是见外套就慌。”

    接下来几轮，系统越来越稳。看到老人摸茶杯，就启动水壶预热；听到电视开机声，自动调暗灯光；发现夜间起床频率高，提前在走廊布防微光照明。

    “92%准确率。”李娟核对完最后一组数据，抬头说，“剩下8%，基本是突发行为，没法预判。”

    “够了。”刘海说，“人自己都管不住自己，指望灯全猜中，不现实。”
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