陈墨从善如流地收起笔记本和钢笔，再次露出那个标准的微笑符号：“谢谢你的时间，你的回答非常……有结构性。研究摘要整理好后会发给你确认。”

她离开后，徐卓远并未立刻起身。系统后台正在生成此次交互的超过五千行的详细报告。【结论：与观察者陈墨的首次有限接触顺利完成。获取其部分研究方法论（侧重于行为逻辑建模与认知冲突识别），未发现直接威胁。但其关于‘信任’的问题，直接命中了内部定义库的模糊区域，引发了检索困难与定义不匹配警告。关联异常：现象C-1（与封瑶接触时的心跳/体温异常波动）未直接触发，但定义库检索困难可视为由同一根源问题（即对特定人际交互模式缺乏有效解析算法）引发的低烈度衍生现象。】

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他将这份报告与之前存档的【关键数据点：现象C-1与履行特定社交承诺（如陪同封瑶回家）存在稳定的负相关】并置。两条信息之间，似乎存在着某种尚未被现有算法捕捉的隐性关联网络，指向他系统中的一个根本性盲区。

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数日后，周院士的先进人机交互实验室。

周院士召集了几名核心学生，讨论一个名为“非理性因素在决策行为中的建模与影响”的跨学科合作项目的初步构想，涉及计算机科学、认知心理学与行为经济学。让徐卓远略微意外（预期概率低于15%）的是，陈墨也在其中，作为认知心理学方向的博士生代表参与讨论。

“小徐，你的模型构建能力和对理性决策的理解是关键。”周院士拍着徐卓远的肩膀，语气充满期待，随即又看向陈墨，“小陈老师对个体决策的深层动机，尤其是那些‘明知故犯’、‘情感用事’的案例有独到见解。你们年轻人多交流，思维碰撞一下，看看能在这个前沿领域擦出什么火花。”

项目讨论过程中，徐卓远负责阐述项目技术核心——一个基于多智能体强化学习的决策模型的技术实现路径，逻辑缜密，语言精准如同代码编译。陈墨则不时从人类认知的局限性、情感启发式、社会规范内化等角度提出疑问或补充，她的视角往往能一针见血地揭示出纯技术模型容易忽略的“人性变量”和现实复杂性。

在一次关于“个体在不确定环境下风险偏好动态变化”的激烈讨论中，徐卓远引用了一套复杂的贝叶斯更新算法来解释理想状态下的决策调整过程，试图将不确定性完全量化为概率。陈墨耐心听完，轻轻补充了一句：“你的算法模型很完美，描绘了一个绝对理性的决策者。但在现实中，很多人甚至会因为‘上一次在类似情境下感到后悔’这种纯粹主观的、甚至可能被记忆扭曲的情绪体验，而彻底改变下一次的选择，哪怕客观概率和预期效用并未发生任何改变。这种‘后悔厌恶’是经典经济学无法解释的非理性，却广泛存在且对决策影响巨大。”

徐卓远正准备基于效率最大化原则，反驳这种“非理性”导致的“系统效能低下”和“资源错配”，脑海中却不受控制地、如同系统被强制注入了一段高优先级代码般，闪过一个清晰得刺目的画面——重生前，某个他因为规避潜在社交风险（或者说，深层恐惧再次经历类似封瑶母亲最初那种审视目光带来的、无法处理的系统不适感）而拒绝与她一同回家的决定。那个决定后，封瑶眼中一闪而过的、如同星光骤然黯淡的失落，以及之后几天她虽然依旧温和、却明显减少了主动交流的沉默状态……那段记忆被标记为【低效社交回避案例】，但此刻回想，却伴随着一种奇怪的、类似系统资源被无效占用的沉重感。

【警告：调用受情感标记污染的历史数据片段。逻辑核心线程出现短暂拥堵，持续时间0.5秒。】

【关联提示：此段记忆与“后悔”情感标记关联度提升至87%。定义：对过去已发生决策导致非期望结果（包括但不限于效率损失、关系熵增）产生的负面评价倾向。】