“节拍器”测试的巨大成功，让“未来智能项目组”的所有成员都沉浸在一种强烈的兴奋之中。他们不仅在理论上，更在实践中，证明了“非确定性”与“可塑性”相结合的全新范式，是完全可行的。

这种兴奋，在徐涛的推动下，迅速转化为了向更高目标发起冲击的强大动力。

“一次成功的实验，说明不了全部问题。”在当天下午的项目复盘会上，士气大振的徐涛站在屏幕前，目光扫过在场的每一个人，“‘记忆’一个简单的节律，只是第一步。我们必须立刻验证，我们的‘SNN-Plasticity V1.0’模型，是否具备处理更复杂任务的学习能力。”

他的目光，最终落在了屏幕上那个熟悉的、由黑白像素构成的数字图像上。

“所以，我决定，立刻重启我们上次惨败的任务——识别MNIST手-写数字数据集。”

这个决定，立刻得到了所有人的响应。上一次，他们的“混沌神经元网络”在这个最基础的测试面前，表现得如同一堆无用的代码，那条混乱的损失函数曲线，是整个项目组心头的一根刺。

现在，是时候拔掉它了。

测试环境被迅速搭建起来。还是那个由十万个神经元构成的三层网络，还是那个包含了六万张训练图像和一万张测试图像的数据集。

唯一的不同，是这一次，网络的每一个“突触”，都拥有了“赫布理论”赋予的、动态学习的能力。

“为了更好地观察学习过程，我们这次采用‘增量学习’的模式。”高翔在一旁补充了测试方案的细节，“我们先只用数字‘0’到‘4’的训练数据，对网络进行第一阶段的训练。等它学会识别这五个数字后，我们再用‘5’到‘9’的数据，进行第二阶段的训练。”

这种模式，更接近人类循序渐进的学习方式。

“好，就这么办！”徐涛搓了搓手，脸上是抑制不住的期待，“我倒要看看，我们这个能‘记忆’的新大脑，到底有多聪明！”

他深吸一口气，在控制台上，敲下了执行训练的命令。

所有人的目光，再次聚焦到了主屏幕上。代表着网络损失函数和识别准确率的两条曲线，开始缓缓地从屏幕左侧延伸出来。

这一次，奇迹发生了。

那条代表着损失函数的蓝色曲线，不再像上次那样剧烈震荡，而是在短暂的波动后，开始稳步地、持续地下降！

而另一条代表着识别准确率的红色曲线，则昂着头，一路攀升！

10%……30%……70%……90%……

控制中心里，所有人都屏住了呼吸，紧张地看着那条不断向上攀爬的曲线。

时间过去了半个小时。