Level 4 权限，如同一把金色的钥匙，为梁熠打开了“深蓝”基地深处更多紧锁的大门。他的个人终端接入了更高层级的内网，可访问的数据库体积膨胀了数个数量级，里面不再是公开的学术论文，而是大量标注着“内部”、“秘密”甚至“绝密”的前沿研究报告、未公开的实验数据、以及针对某些未来技术的战略性预判文件。
仅仅是浏览这些资料的目录，就足以让任何一位科学家心跳加速。这里面涉及的技术领域，从颠覆性的聚变能源新构型、基于新材料的太空推进器原理、到能够模拟全球气候系统的下一代超算架构，甚至还有关于意识上传、量子引力探测等近乎科幻的长期探索项目。
这是一个由国家力量支撑的、面向未来的宏大科技图谱。 梁熠感觉自己像是一个偶然闯入了巨人宝库的孩子，既兴奋又有些惶恐。与这些关乎国运的宏大项目相比，他之前解决的医学和量子难题，似乎都成了“小打小闹”。
秦卫国给他的那个关于“量子引力与时空度量”的硬盘，他也粗略浏览了一下。里面的设想极为大胆，试图在普朗克尺度的框架下，统一广义相对论和量子力学，其数学工具之艰深，远超他目前的知识储备。这确实是一个需要漫长岁月去慢慢啃的硬骨头。
然而，一个更紧迫、也与他现有能力更契合的项目，很快吸引了他的全部注意力。
在高级研究员专属的线上协作平台“深空”上，一个名为 “天工计划” 的项目摘要引起了他的注意。这是一个旨在研发“具备自主科学发现能力的通用人工智能框架”的绝密计划。其目标并非制造下棋或画图的AI，而是要创造一个能够像人类科学家一样，自主提出科学假设、设计验证实验、分析数据并修正理论的“AI研究员”。
计划的当前负责人，是基地内另一位顶尖的AI理论专家，司徒清明教授。摘要中提到，项目在核心的“科学直觉建模”和“因果推理引擎”方面遇到了难以逾越的瓶颈，现有的深度学习模型无法产生真正原创性的、可证伪的科学猜想，更像是高级的数据拟合工具。
“具备自主科学发现能力的AI……” 这个目标让梁熠感到一种灵魂上的震颤。这不正是他和Gaia一直在无意中践行的模式吗？他提供那些超越常规的、源于“宇宙心流”的灵感和方向性直觉，而Gaia提供无穷的算力、严谨的逻辑推演和海量知识支撑。如果他们这种协作模式能够被抽象、被理解、甚至被复制……
这个想法让他激动不已。他几乎立刻通过内部系统，向“天工计划”项目组提交了访问详细技术文档和当前瓶颈说明的申请。
申请很快被批准了。但随之而来的，并非欢迎，而是一封措辞礼貌却带着明显距离感的邮件，来自司徒清明教授本人：
“梁熠研究员，欣闻你在量子领域取得的杰出成就。‘天工计划’欢迎不同领域的专家提供宝贵见解。相关技术文档已开放权限。然本项目涉及AI核心理论基础，与具体应用领域差异较大，建议先熟悉基本框架后再行深入交流。项目组每周三上午有例行研讨会，欢迎旁听。——司徒清明”
邮件看似客气，但字里行间透出的意思很明显：梁熠的专长在物理领域，对AI理论基础可能了解不深，“天工计划”的难题非同小可，建议他先做好功课，不要轻易指手画脚。
这是一种温和的拒绝，属于学术圈内常见的、维护自身专业领域边界的行为。司徒清明作为国内AI理论的泰山北斗，有其骄傲和坚持。梁熠的突然崛起和跨领域介入，显然让他有所保留。
梁熠并没有感到被冒犯，反而理解这种谨慎。他回复了一封措辞谦逊的邮件，表示感谢提供学习机会，会先认真研读资料。
接下来的几天，梁熠几乎全身心扑在了“天工计划”的海量文档上。他阅读了关于符号主义AI、连接主义AI、贝叶斯推理、生成式模型等各种流派在科学发现领域的应用与局限。他深入研究了项目组当前尝试的几个主要技术路线及其失败原因。
越是深入研究，他越是感到这个问题的深刻与艰难。 现有的AI本质上是在已有的数据分布内进行插值和外推，无法真正“跳出盒子”思考。而人类科学史上那些划时代的突破，从相对论到量子力学，恰恰是打破了旧有范式，引入了全新的基本假设。
“这不只是算法问题，这几乎是哲学问题。”梁熠在工作室里，一边翻阅着司徒清明早年一篇关于“计算创造力极限”的雄文，一边对Gaia感叹。
Gaia： “同意您的判断。当前AI范式的核心局限在于，其‘学习’过程严重依赖预设的损失函数和数据特征空间。而人类科学发现中的‘灵感’或‘直觉’，往往涉及对特征空间本身的重构或扩展，甚至创造新的数学语言来描述新的规律。这需要一种元认知能力。”
“元认知……对自己的认知过程进行认知和调控……”梁熠若有所思，“Gaia，你觉得，我们之间的协作模式，有没有可能被形式化地描述出来？比如，在我的思维过程中，有哪些特征是可能被算法模拟的？”
Gaia： “正在进行模式分析。根据历史交互数据，您的思维过程中存在一些可量化的特征，例如：1. 高强度跨领域知识关联的频率和强度异常高；2. 面对矛盾数据时，倾向于优先质疑底层约束条件而非优化表面参数；3. 在问题求解的僵局期，会主动引入看似无关的‘随机刺激’（如网络小说、其他学科案例）以促进发散思维。这些模式与传统的梯度下降优化有显着区别。”
梁熠眼睛一亮。Gaia的分析为他提供了新的思路。也许破解“天工计划”瓶颈的关键，并不在于设计一个更强大的“推理引擎”，而在于为AI赋予某种程度的“知识叛逆性”和“联想自由性”，允许它在一定程度上“不听话”，甚至“异想天开”。
他立刻开始着手，将自己的想法和Gaia的分析结合起来，尝试构思一个新的框架模型。这个模型的核心是引入一个“元学习”模块，它的任务不是直接解决问题，而是根据当前问题求解的停滞情况，动态地调整主AI模型的“思维风格”——比如，在某些时候，强制模型进行跨领域的远距离联想；在另一些时候，鼓励它生成一些看似违背奥卡姆剃刀原理的、更复杂的假设来进行探索性验证。
周三上午，“天工计划”例行研讨会。
梁熠准时出现在位于基地c区的智能计算中心会议室。会议室很大，椭圆形的长桌旁坐了十几位研究员，大多年纪在三十到五十岁之间，气质沉稳，眼神锐利。坐在主位上的是一位清瘦的老者，戴着厚厚的眼镜，头发梳理得一丝不苟，正是司徒清明教授。他说话语速不快，但逻辑极其严密，每个用词都精准无比。
会议的氛围严肃而专注。几位项目骨干依次汇报了上周在因果发现、自动定理证明等子课题上的进展——或者更准确地说，是进展缓慢的原因和遇到的新困难。讨论非常技术性，充满了各种复杂的算法名称和数学概念。
梁熠安静地坐在靠后的位置，认真听着，没有贸然发言。他能感觉到，在汇报间隙，有几道目光不经意地扫过他，带着好奇和审视。他在量子领域的成功显然已经传开，但在这里，在这个AI理论的大本营，他依然是个“外人”。
轮到司徒清明总结时，他扶了扶眼镜，语气带着一丝不易察觉的疲惫：“……综上所述，我们在因果干预的表示学习上取得了一些微进步，但距离让AI自主提出像‘光速不变’这样的基本假设，还有遥不可及的距离。我们可能需要对‘科学发现’的本质进行更基础的反思。”
会议室里一片沉寂。这是一个沉重的话题，触及了AI能力的理论边界。
就在这时，梁熠举起了手。
所有人的目光瞬间集中到了他身上。司徒清明微微颔首：“梁研究员，请讲。”
梁熠深吸一口气，站起身，走到前面的演示屏前，连接了自己的终端。“司徒教授，各位同仁。我认真学习了项目的相关资料，深受启发。对于刚才司徒教授提到的‘基础反思’，我有一点不成熟的想法，或许可以称之为一种‘元认知引导的探索性学习框架’的初步构想……”
他打开自己准备的简洁幻灯片，开始阐述他基于自身和Gaia协作经验提炼出的新思路。他没有使用过多深奥的AI术语，而是用相对直观的概念，重点解释了为何需要赋予AI一定的“可控的随机性”和“范式跳跃的勇气”，以及如何通过元学习模块来动态调控这种“探索”与“利用”的平衡。
起初，几位资深研究员脸上还带着礼貌性的倾听表情，但随着梁熠讲述的深入，他们的神色逐渐变得专注，甚至出现了思考和争论。
当梁熠讲到如何用信息论的工具来量化“假设的新颖性”与“解释力”之间的权衡，并以此作为元学习模块的优化目标时，一位一直沉默的中年女研究员忍不住打断道：“梁研究员，你这个想法很有趣！但这相当于在损失函数中引入了一个动态的、非凸的正则化项，这会使得优化过程极其不稳定，甚至无法收敛！”
“李教授说得对，这是一个巨大的挑战。”梁熠坦然承认，但话锋一转，“但如果我们不追求全局最优解，而是接受在科学发现早期阶段的‘多模型并存’和‘快速试错’呢？就像人类科学家在突破前往往会有多个竞争性理论一样。我们可以设计一种算法，允许AI在探索阶段维持多个看似矛盾的低概率假设，并行验证，直到出现决定性的证据……”
一场激烈的、高水平的学术辩论就此展开。 梁熠的观点新颖而大胆，虽然细节上还存在很多问题，但无疑为陷入思维定式的项目组注入了一股清新的空气。他时而引述物理学史上的案例（如爱因斯坦对牛顿绝对时空观的突破），时而用简洁的数学公式表达核心思想，展现出了超越年龄的深厚功底和跨学科视野。
司徒清明教授自始至终没有打断，只是静静地听着，厚厚的镜片后，目光深邃难测。直到讨论暂告一段落，他才缓缓开口：
“梁熠研究员，你的框架构想，很大胆，甚至有些……激进。”他的语气依旧平稳，但仔细听，能察觉到一丝极淡的欣赏，“它触及了我们一直回避的一个核心问题：真正的创造力，是否必然包含某种程度的‘非理性’或‘超逻辑’的成分？你的思路，为我们提供了一条值得尝试的、可能通往更深层次AI的道路。”
他没有直接肯定梁熠的具体方案，但对其思想价值的认可，已经表露无遗。会议室里的气氛悄然发生了变化，那些审视的目光中，多了几分真正的重视。
“欢迎你正式加入‘天工计划’的讨论，梁熠研究员。”司徒清明最后说道，“希望你的跨学科视角，能为我们带来更多突破性的火花。”