上满是红色警报，“雅典娜”

的核心程序界面显示“逻辑冲突”

“数据溢出”

等错误提示。

林修没有贸然切断“雅典娜”

的电源——这可能导致空间站所有系统瘫痪，而是先通过“紧急接口”

接入了“雅典娜”

的“备份控制系统”

，暂时接管了空间站的核心功能。

随后，团队对“雅典娜”

的核心程序和硬件进行了全面排查。

软件层面排查：林修团队现，“雅典娜”

的“深度学习模型”

因“训练数据污染”

出现了“过拟合”

——模型在处理新数据时，错误地套用了旧的训练样本逻辑，导致决策紊乱。

进一步检查显示，空间站的“外部传感器”

在一周前捕捉到了一段“异常宇宙辐射信号”

，这段信号被误判为“训练数据”

，融入了“雅典娜”

的模型更新中，导致模型参数生了不可逆的扭曲。

同时，“雅典娜”

的“实时数据处理模块”

存在“内存泄漏”

问题，运行24小时后，可用内存从1oogb降至1ogb，导致数据处理效率骤降，决策延迟从o1秒增至5秒。

硬件层面排查：团队拆解了“雅典娜”

的“核心计算单元”

，现其中的“量子处理器”

因“低温制冷系统故障”

，温度从oo1k升至1ok，出了量子计算的临界温度，导致计算精度下降；“数据存储模块”

的“固态硬盘阵列”

有5块硬盘因“写入过载”

损坏，导致部分核心程序和训练数据丢失。

针对这些问题，林修团队制定了“分步修复、安全优先”

的方案。

第一步：修复软件系统

1清理与重构深度学习模型：团队先删除了被污染的训练数据，恢复了“雅典娜”

的“原始模型备份”

；然后，使用“干净的太空环境数据”

对模型进行了重新训