屏幕上的数据流突然加速，参数开始剧烈跳动。他的心提到了嗓子眼。但几秒钟后，一切又恢复了平静。

失败了？

就在他准备终止程序时，注意到一个奇怪的现象。那些边缘参数的波动幅度，比之前小了0.3%。虽然微不足道，但确实发生了变化。

他调整了信息流的频率，再次尝试。

这次的效果更加明显。参数波动继续减小，同时，渲染核心的基础负载下降了2%。虽然距离完全修复还有很长的路，但方向是对的。

第三次尝试时，他加入了自适应的反馈机制。程序能够根据系统的实时反应，自动调整信息流的特性。

效果出乎意料地好。

核心负载持续下降，那些异常波动的参数一个接一个回归正常范围。整个过程安静得令人不安，就像系统在默默地自我愈合。

他盯着进度条，突然意识到什么。

这不是他在修复系统。

是系统在利用他的信息流进行自我修复。GSS-1理论描述的那种“非对称自愈”正在真实发生。他提供的低功率信息流，就像是一个催化剂，触发了系统内在的修复机制。

这个认知让他后背发凉。