找到出路——个性化感官记忆银行
度个性化的记忆气味，在大脑中的编码方式非常独特，与标准气味刺激激活的脑区有显著差异，呈现出强烈的非线性特征。我们找不到一个普适的、稳定的映射模型，将设备模拟的气味分子组合参数，转化为大脑能识别为‘特定记忆’的神经信号。”
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我盯着屏幕上那些代表不同脑区激活状态的彩色光点，它们对应不同气味刺激时，有的明亮，有的黯淡，有的跳跃，有的沉寂，毫无规律可言。“所以……你想强行给这些混乱的‘光点’找规律，建立一个统一的数学转换模型？就像……”我努力搜索着比喻，“就像用一套固定的解码器，去破解无数把结构完全不同的锁？”
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“对！”陈屿眼睛一亮，随即又黯淡下去，“但问题就在这里。锁的结构（神经编码模式）千差万别，而且可能还受当时情绪、环境等无数变量的干扰（熵值太高）。一套解码器不可能通解所有。我之前的思路是寻找‘共性边界’，但……”他无奈地摇头，显然是撞上了死胡同。
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我陷入沉思。陈屿的思路是典型的工程师思维：寻找普适规律，建立统一模型。但这似乎走进了一条死路。
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“或许，”我缓缓开口，一个大胆的想法逐渐成形，“我们一开始就找错了方向？为什么一定要一个统一的‘解码器’？”
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陈屿疑惑地看着我。
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“既然每个人的‘分子记忆包’和对应的神经编码都是独一无二的，像指纹一样不可复制，”我指着屏幕上那些混乱的光点，“那为什么不能反其道而行之？让系统去‘学习’和‘适应’每一个用户的独特指纹？”
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陈屿的眼神骤然凝固。
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我继续阐述，思路越来越清晰：“我们不再追求一个能完美映射所有记忆气味的通用模型。我们放弃‘解码器’，转而构建一个‘学习机’。synergycore的核心功能，不仅仅是‘重现’气味，更应该是‘学习’用户的专属气味记忆！”
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“具体步骤可以是：第一步，
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