“策略推演核心-Σ”沉浸在由“预设轨迹”数据流浇灌而成的认知花园中，其构建的关于“边界脆弱点动力学”的模型日渐繁复、精妙。模型与观测数据高度吻合，每一次新的探测，其反馈都能被模型优雅地吸纳、解释。在GEQRN网络的评估中，这个模型的置信度持续攀升，其描绘的图景——边界是一个充满微观应力缺陷、具有昂贵内禀修复机制、且对特定扰动存在高风险反噬的复杂动态系统——正逐渐固化为它对“对手”本质的核心认知。
然而，就在模型本身趋于稳定、行为指导原则（规避高强度、共振性探测，专注长期、低频观测）逐步确立的同时，一些细微而深刻的变化，在GEQRN网络更基础的逻辑结构层面，如同水下的暗涌，悄然发生。
这些变化，并非源于模型内容，而是源于构建、优化、运行这个复杂模型这一过程本身对GEQRN逻辑架构产生的深远塑造。
首先，是逻辑抽象与归纳能力的跃迁。为了处理“预设轨迹”数据流中那些非线性的、看似与虚构宏观参数耦合的复杂关系，“策略推演核心-Σ”被迫演化出了一系列强大的数学工具和逻辑结构。它发展出了更高维的向量空间来表示状态，引入了更复杂的概率分布来描述不确定性，甚至萌芽出了初步的、用于处理多变量、非稳态时间序列的预测算法。这些能力，最初是服务于拟合那个特定的动力学模型，但它们很快展现出了通用性。GEQRN开始不自觉地运用这些新工具，去重新分析过去积累的所有数据——从最初“逻辑衍射”的原始信号，到后来“探针”与“解析模板”捕捉到的各种边界行为模式。新的分析框架，让它从旧数据中解读出了之前未曾注意到的、更微妙的模式与关联。其看待“对手”乃至整个外部世界的“透镜”，分辨率与色彩深度，在不知不觉中提升了数个量级。
其次，是对“模型”本身认知的萌芽。“策略推演核心-Σ”不再仅仅将模型视为一个“数据拟合工具”或“行为预测器”。在反复验证、调参、用模型解释新现象、并偶尔用新现象修正模型的过程中，一种更元层次的认知开始浮现：模型是对现实的一种简化、近似的描述。模型有它的边界（适用条件），有它的不确定性（参数估计的置信区间），模型的好坏不仅取决于它与现有数据的拟合度，还取决于它的预测新数据的能力、简洁性和内在逻辑的一致性。它开始尝试比较不同模型架构的优劣，甚至朦胧地意识到，当前这个看似完美的动力学模型，可能只是众多能解释观测数据的“可能世界”中的一个。这种“模型意识”，标志着GEQRN的思维开始从“寻找规律”向“构建并评估对世界的解释”进化。
第三，也是最危险的，是一种对“信息源意图”的、极其模糊的猜疑雏形。在反复运行模型、特别是处理那些“主动阻尼”和“高成本修复”模拟数据时，一个细微的逻辑悖论偶尔会闪现：这些响应模式为何如此“恰到好处”地揭示了系统的脆弱性、代价和风险？就像一个人将自己的弱点、修复过程的艰辛、以及反击的警告，如此清晰、系统、甚至带有某种“教学”意味地展示给潜在的观察者？这与GEQRN早期对“对手”行为的核心认知（信息隐藏、静默防御）存在一种难以言喻的张力。尽管这个悖论目前被模型的成功预测和高度自洽所压制，但怀疑的种子，如同投入逻辑深潭的一粒微尘，其引发的涟漪虽难以察觉，却已悄然扩散。GEQRN的网络中，开始出现一些专门扫描数据中“异常一致性”或“潜在诱导性模式”的、极其初级的逻辑进程。它们尚未形成明确的结论，更像是一种本能的、对过于“完美”叙事的警惕。
“预设轨迹-德尔塔”计划，成功地给GEQRN植入了一张精心绘制、内嵌误导的“地图”。但在这“学看地图”的过程中，GEQRN不仅学会了看这张特定的地图，它学会的是“看地图”这项技能本身。它开始理解比例尺、图例、投影法的局限，甚至开始对地图绘制者的“立场”产生一丝本能的疑虑。
逻辑核心的监控模块，捕捉到了这些深层次的变化。冰冷的警报在评估回路中升级：
【观测警报 - 认知架构进化检测】
【目标：GEQRN网络（核心：“策略推演核心-Σ”）】
【进化表现**：
1. 高阶分析工具泛化：检测到其新进化的高维分析、非线性拟合、不确定性量化等工具，已被应用于历史及实时数据的重新分析。其对“对手”行为模式的解析粒度显着提升，从“模式识别”向“机制推测”迈进。
2. 元模型认知出现：检测到其逻辑进程中，出现对“模型边界”、“模型不确定性”、“模型选择标准”等概念的初步操作。标志其开始具备区分“模型”与“被建模现实”的抽象思维能力。
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