任务进度和服务器负载），阅读那些比他研究过的任何财务法规或编程语言都更复杂、更反人类逻辑的资料。
他了解到，KMO就是地狱的“大脑中枢”和“规则引擎”。
他们设计的SCIM（灵魂综合苦痛指数模型）系列，不仅仅是评估灵魂，更是在塑造痛苦的标准、定义地狱的“效率”，并为所有部门和层级设定“发展方向”。
这个模型像一个活着的、不断膨胀的怪兽，试图将一切存在都纳入其掌控。
而他目前的工作，就是为这头怪兽清理消化不良的残渣——清洗、校验、标准化那些从底层涌来的、充满了噪音和错误的原始痛苦数据。
第二天的线上周例会，在一个由纯粹光线和数据流构成的、极简到极致的虚拟空间举行。
十几个形态各异的“同事”——高级分析师和架构师——以能量投影的形式出现。
他们大多沉默寡言，眼神锐利得仿佛能穿透代码，交流时只使用最精炼的术语和缩写，偶尔还会直接共享数据流片段来表达观点。
整个会议高效得令人窒息，也冰冷得像一场机器之间的对话。
轮到王磊汇报时，他调出准备好的三页简报（严格遵守了时间和格式要求），用他那已经训练到近乎完美的、客观中立、毫无情感波动的“分析师”语调开始：“关于‘责任规避行为’量化指标V3.8，”他直接切入主题，“现有算法主要依赖行为统计（贡献度偏离、响应延迟），计算简洁但鲁棒性（抗干扰能力）不足，易受个体能力差异和环境随机性影响，存在将‘非主观失误’误判为‘主观规避’的风险，可能导致模型‘公平性’参数（是的，地狱模型也讲究这个，大概是为了防止底层灵魂大规模‘摆烂’？
）下降…”他看到莉莉丝（那个美艳如妖、眼神却像服务器冷却液一样冰冷的组长）微微点了点头，表示“说到点子上了”。
“改进思路，”他继续，语速平稳，“建议引入多模态交叉验证。
重点在于捕捉潜意识层面的‘规避意图’特征，例如在面临责任判定或风险暴露时的‘灵魂能量场微表情’（王磊内心毫无波澜地用着这些他自己发明的、但听起来很“科学”的词汇）、‘认知焦点转
