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第16章 精益求精：脑波纠错与v1．5的诞生（第2页）

高置信度模式：当监测模块判断用户注意力高度集中、信号质量良好时，识别结果直接输出。

低置信度模式：当监测到注意力分散（如a波增强），算法会自动降低输出结果的置信度权重，甚至可以结合语言模型（简单的词库联想）进行结果修正，或者直接忽略这段低质量信号期间的识别结果。

异常干扰模式：当监测到突发强干扰（如巨大的β\/γ波爆发，通常是惊吓导致），算法会立刻暂停识别，并通过指环的震动马达给予用户一个轻微的触觉反馈，提示“信号受到干扰，请保持稳定”。

这一切优化，都必须建立在轻量化的基础上，不能显着增加指环主控芯片的计算负担和功耗。

林烨仿佛在走钢丝，在算法性能和资源消耗之间寻找着最精妙的平衡点。

不知又经历了多少个不眠之夜和无数次算法调参。

新一代的算法固件终于编译完成。林烨将其命名为——NeuroInput v1.5。这一次，他没有着急进行大规模硬件更新，而是先在一台测试手机上更新了App，并升级了一个指环的固件。

测试开始。

周伟再次扮演“干扰者”的角色。这一次，当林烨集中精神输入时，周伟在一旁说话、播放音乐、甚至突然制造响声。

效果立竿见影！

在v1.0版本下，这些干扰足以让输入变得错乱不堪。而现在，v1.5版本展现出了强大的韧性。大多数情况下，识别结果依然保持准确。偶尔出现干扰时，要么识别出的错误字符会被自动修正（例如将明显的无意义字符修正为可能的相关词），要么指环会轻轻震动一下，屏幕提示“信号不稳定”，结果不予显示。待干扰过去，识别迅速恢复正常。

“太厉害了！烨哥！”周伟看着几乎不受影响的输入流，惊叹道，“这就像……就像给算法装上了眼睛和大脑，它能自己判断什么时候该信，什么时候不该信了！”

林烨长长地吁了一口气，疲惫的脸上露出了满意的笑容。虽然v1.5还远未达到完美，比如纠错有时会显得过于保守，震动提示的频率还需要优化，但它的方向无疑是正确的。

脑波纠错——这个听起来就充满未来感的功能，被他成功地、以一种极其精简的方式实现了出来。

新一代的算法，不仅提升了核心的识别率，更极大地增强了在复杂真实环境下的鲁棒性。

这一个小小的升级，所带来的体验提升，将是质的飞跃。它让“神经输入”从一种需要用户小心翼翼配合的“脆弱”技术，向一种真正可靠、实用的工具，又迈出了坚实的一步。

林烨看着屏幕上稳定输出的文字，知道他们手中的武器，又一次变得更强了。而这，正是应对一切挑战的最终底气。