距离烛龙原型堆总装完成已经过去了八天。
这八天里，周衍和他的团队对整座装置进行了三轮独立的全系统复检。
每一轮复检都涵盖了所有一百三十七个子系统的全部参数。
从超导磁体的临界电流到真空腔体的漏率，从射频天线的功率输出曲线到偏滤器冷却水的流量分布。
事无巨细，全部重新测量、核对、确认。
而在这三轮复检的过程中，玄穹的表现让所有工程师都感到了一种前所未有的“丝滑”。
原因很简单，就在总装进入最后阶段的同一时期，两院主导的“盘古”人工智能基础模型完成了第四阶段的训练，并正式集成到了玄穹的核心算法架构中。
盘古模型的加入，不是简单的算力叠加。
它为玄穹带来的是一种全新的“认知推理”能力。
在处理复杂物理系统的多参数耦合问题时，盘古的深度推理模块可以在传统数值模拟的基础上，叠加一层基于海量物理规律训练出的“直觉判断”。
这种直觉判断不是玄学。
它的本质是盘古模型在训练过程中“消化”了人类有史以来几乎所有的物理学论文、实验数据和工程案例之后，形成的一种极其高效的模式识别能力。
打个比方，传统的数值模拟就像是一个学生在考试时，每道题都从第一步开始老老实实地推导。
而集成了盘古算法的玄穹，就像是一个做了一万套模拟卷的学霸，他一看到题目就知道答案大概在什么范围，然后只需要用精确计算去验证和修正那个“直觉”。
效率的提升是惊人的。
在烛龙原型堆的复检过程中，涉及等离子体行为预测的复杂模拟任务，玄穹的计算速度比集成盘古之前提升了将近四倍。
而在某些特定的多物理场耦合问题上，提升幅度甚至达到了七倍。
这意味着，过去需要跑十二个小时才能出结果的模拟任务，现在三个小时就能完成。
而且精度不降反升，盘古的推理模块可以在模拟过程中实时识别出数值误差累积的趋势，并主动进行修正，将最终结果的误差控制在一个更小的范围内。
周衍在看到集成后的第一组测试数据时，罕见地点了点头。
“不错，比我预期的还要好一些。”
这句评价从周衍嘴里说出来，分量极重。
玄穹算力的跃升，也让三轮复检的效率大幅提高。