联盟历十三年七月三日，上午十点，波士顿“自由之子”总部科技峰会演示厅。
可容纳三百人的阶梯式会场座无虚席。前排是“自由之子”的五位核心评审委员，塞缪尔居中，两侧坐着安德烈·伊万诺夫、梅丽莎·陈等资深专家。中后排是波士顿科技圈的投资人、学者、媒体代表，所有人的目光都聚焦在舞台中央的演示区。
宋明站在全息控制台前，一身深灰色西装，手腕上的红绳在演示厅的灯光下并不显眼。他身后是三面环绕式屏幕，左侧显示“神经接口自适应学习算法”的理论框架，右侧是实时的脑波监测数据流，中央是算法运行的三维可视化模型。
王文亮、莱德、瑟提坐在第一排侧方，保持着警戒姿态。凯森在后台控制室监控全场电子设备。昨晚河底实验室的事件后，团队处于高度戒备状态——伊丽莎白尚未落网，谁也不知道她会不会在演示现场制造麻烦。
“女士们，先生们，各位评审。”宋明的声音通过会场音响清晰传出，平静而自信，“今天我将演示的，不仅是一项技术突破，更是一种可能性——打破神经接口设备长期依赖个体校准的局限，让机器真正理解人脑的独特性，并主动适应它。”
他按下控制键，中央屏幕的三维模型开始运转。那是一个由无数光点构成的神经网络，每个光点代表一个神经元的模拟单元，光点间的连线代表突触连接。模型左侧接入一段预设的脑波输入信号，右侧输出解读结果。
“传统神经接口的工作流程是单向的：采集脑波信号，匹配预设模式库，输出指令。”宋明调出对比图，“这种模式在面对个体差异、情绪波动、疲劳状态时，准确率会大幅下降。我们的解决方案是引入双向学习——设备不仅读取脑波，还实时分析大脑对设备反馈的神经响应，形成闭环。”
他示意助手——林雨薇博士走上台。她戴上一顶布满传感器的脑机接口帽，坐在特制的实验椅上。
“林博士将实时演示。”宋明解释，“她面前的屏幕会随机显示图片，而她的任务是‘想’但不‘说’出图片类别。设备会解读她的脑波，在右侧屏幕输出猜测结果。请注意，这是林博士第一次使用这台原型机，没有任何预先校准。”
演示开始。左侧屏幕快速闪过图片：苹果、汽车、猫、埃菲尔铁塔……每张图停留0.5秒。右侧屏幕同步输出文字结果。
前五张图，设备全部猜错——将苹果识别为“球体”，汽车识别为“盒子”，猫识别为“毛茸茸的物体”
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