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屏幕上，两条曲线重叠显示。
今天的曲线确实比昨天的平缓一些。
“这是什么意思？”
千叶满问。
“可能意味着：它对这片区域的熟悉度增加，不需要像之前那样‘用力’扫描。”
神威分析，“就像你第二次走同样的路，不需要像第一次那样仔细看路标。”
“这是早期迹象吗？”
“可能是。”
神威谨慎地说，“但需要更多数据确认。
如果是持续趋势，可能意味着数据饱和期正在接近——它对这片区域的‘新鲜感’在下降。”
光晕完成了扫描，在原地停留。
“数据处理时间记录：开始。”
秒针再次跳动。
两分五十八秒后，光晕开始移动，向海面退回。
“数据处理时间：两分五十八秒，比昨日缩短两秒。”
神威记录，“另一个微小变化。”
千叶满看着光晕消失在海平线。
今天它没有对RW-1995的方向进行额外扫描，直接离开了。
“所以……两个微小变化？”
她问。
“能量波动幅度减小12%，数据处理时间缩短2秒。”
神威点头，“都是细微变化，但方向一致：效率提升，能耗降低。
这可能确实是数据饱和期的早期迹象。”
等待监测时，千叶满继续数海鸥。
周三数到9只，今天数到11只。
神威记录：“海鸥数量增加，但与饱和迹象无直接关联。”
手机震动，RW-1995：
【面条计数：32根（快吃完了）。
你们那边有发现吗？我算法检测到能量波动标准差减小，可能是早期迹象。
】
千叶满回复：【我们也发现了。
能量波动幅度减小12%，数据处理时间缩短2秒。
】
【那应该就是了。
早期迹象通常从效率提升开始。
它对这个区域越来越熟悉，就像背课文越背越快。
】
监测结束，他们收拾东西。
离开前，千叶满看到那只螃蟹终于醒了，正慢悠悠地爬向海水。
螃蟹似乎已经习惯了这种“下午三点被扫描，然后继续睡觉”
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