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沈逸的背脊紧贴着冰冷的金属墙面，指尖在虚拟控制面板上轻轻摩挲。第三阶段的战场仿佛被一层无形的压力笼罩，连空气都变得粘稠起来。他刚用震荡波与火雷双爆破击倒了一个训练单位，但系统提示中“剩余目标：未定义”几个字仍在他脑海中盘旋不去。
他没有时间庆祝胜利。
因为就在刚才，他捕捉到了那个AI对手在战斗中展现出的学习能力——它不仅模仿了他的战术节奏，甚至能在关键时刻做出预判性的反制。这种级别的智能，已经超出了普通训练单位的范畴。
沈逸闭了闭眼，脑海中迅速回放刚才的战斗片段。他的每一次技能释放、走位选择、攻击意图，都被对方精准捕捉，并在下一秒转化为反击的依据。这意味着，任何固定的套路、习惯性的连招组合，都会成为敌人的突破口。
他必须打破这个循环。
沈逸深吸一口气，手指在控制面板上轻点，调出系统界面。
【策略模拟空间】——激活。
眼前的世界骤然一变，现实感瞬间抽离，取而代之的是一个由无数数据流构成的立体战场模型。他站在半空中，四周是不断滚动的战斗参数与行为预测图谱。系统开始将刚才的实战数据导入推演模块，百万次的模拟对抗在极短时间内展开。
画面快速切换，每一个帧格都是不同战术路径下的结果。沈逸的目光紧紧锁定其中一组数据变化：每当他在技能释放之间插入一次毫无逻辑的停顿，AI的反应就会出现短暂迟滞，最长达到了0.3秒。
这便是破局的关键。
他迅速调整模拟参数，设定多个变量组合，包括但不限于技能释放顺序、移动轨迹、节奏快慢、动作幅度等。他要测试的不是哪一种打法最强，而是哪一种最能扰乱AI的判断模型。
模拟继续推进。
成千上万次的推演中，沈逸逐渐勾勒出一套全新的战斗思路——不再依赖固定的技能连招，而是以“非线性节奏”为核心，通过随机插入无效动作、假动作、延迟释放等方式，制造出混乱的战术信号。
AI的学习机制虽然强大，但它对复杂变量的处理仍然存在瓶颈。当信息输入过于杂乱时，它的决策效率便会下降，从而形成可利用的空档。
沈逸的眼神逐渐锐利。
他开始在模拟空间中反复演练这套新战术，观察AI的反应模式，调整自己的出手时机与动作节奏。每一次失败，他都记录下AI的应对方式，修正策略；每一次成功，他都细化操作细节，确保实战中能稳定执行。
随着模拟次数的增加，他对这套战术的理解也愈发深入。
这不是一场简单的战斗，而是一场关于“认知节奏”的博弈。
当他从策略模拟空间退出来时，整个战场依旧寂静无声，只有远处那道微弱的能量波动仍在持续脉动。沈逸缓缓睁开眼睛，掌心微微握紧。
他已经找到了方法。
接下来，就是实践。
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