星海资本注入带来的短暂蜜月期迅速消退，取而代之的是双方在技术、数据、乃至战略意图上更为直接的碰撞与博弈。共舞伊始，脚下已是刀锋。
数据博弈：联邦学习的“暗战” 联邦学习联合项目组的工作室内，气氛表面专业融洽，底下却暗流涌动。第二次联合模型训练在即，星海方面的数据科学家提出了一项“优化建议”：希望“智伞”方能在加密交换参数前，对社区行为数据进行更“彻底”的特征清洗和标准化处理，以“提升模型收敛效率”。
方哲一眼看穿其潜在意图：更彻底的预处理意味着星海能通过反向工程，更精确地推测出“智伞”原始数据的分布特征甚至部分敏感信息，这无异于变相的数据泄露。 “特征工程方案必须在联邦学习框架内协同进行，预处理规则需由双方共同审定，且过程需受第三方审计代码监督。”方哲寸步不让，同时抛出一个反建议，“反之，贵方提供的金融交易数据，其标签定义和缺失值处理规则也存在模糊地带，建议同步公开并标准化。” 谈判陷入技术细节的拉锯战。每一处参数的定义、每一次算法的选择、甚至每一条日志的记录方式，都成了双方争夺数据控制权和知识产权的微小战场。没有激烈的争吵，只有平静语气下的据理力争和无数份需要共同签署的技术文档。 这场“暗战”考验的不仅是技术能力，更是耐心和意志。方哲团队在高压下飞速成长，被迫以更严谨、更国际化的标准来重新审视和规范自己的技术体系。
信任试炼：沈静的“观察” 董事会观察员沈静的存在感与日俱增。她不再满足于列席会议，开始提出尖锐而关键的问题。 在一次关于下一阶段技术路线的研讨会上，她突然发问：“‘神经鞘’系统的决策过程是否存在不可解释的‘黑箱’区域？如果未来模型决策引发重大金融风险或社会争议，责任如何界定？公司的技术伦理准则是什么？” 问题直指“智伞”技术架构的核心隐患。会议室瞬间安静。 林薇看向方哲。方哲沉吟片刻，如实回答：“存在可解释性挑战。我们正在研发决策溯源和影响因子分析工具。责任界定需要技术与法律协同探索。伦理准则…目前依赖于核心开发团队的共识。” “共识不够。”沈静语气平静却不容置疑，“星海的投资包含对技术可靠性和社会责任的考量。建议尽快成立独立的科技伦理委员会，吸纳外部专家，制定公开的伦理准则，并将可解释性要求纳入产品开发流程。” 她的建议无可指摘，甚至堪称专业，却像一面镜子，照出了“智伞”作为技术初创公司的稚嫩与不足。接受，意味着公司治理结构的巨大改变和研发效率的潜在降低；拒绝，则可能引发投资方的疑虑。 林薇最终表态：“同意。请沈观察员协助推动委员会筹建。”她选择将压力转化为自我完善的动力。
社区进化：“积分银行”的雏形 老王驿站那边，自治试验在磕绊中演进。那笔小额社区基金的使用，激发了居民们的创造力。 在“公道团”的引导下，居民们商议出了一个更精细的“社区贡献积分”试行方案。不仅凭证抵押借贷可以记录，诸如“主动清扫公共区域”、“调解邻里纠纷”、“提供专业技能帮助（如维修、医疗咨询）”、“长期遵守公约”等行为，都可以经由提议、评议后，被记入老王的账本，获得不同程度的积分。 积分可用来兑换驿站提供的优先服务、小额通宝奖励、甚至未来可能出现的社区福利。 这套体系依然粗糙，严重依赖人工记录和评议，且存在公平性质疑。但它将单纯的金融信用扩展到了更广泛的社会资本范畴，试图量化那些难以用金钱衡量却对社区凝聚力至关重要的行为。 一个基于熟人社会、多维度评价的“积分银行”雏形，正在泥泞中艰难萌芽。它代表了草根力量对金融化浪潮的一种适应性创造和抵抗。
暗线深挖：刘强的“惊人假设” 刘强团队对星海与那家边境律所之间微弱关联的调查陷入了僵局。资金链条过于复杂隐蔽，无法拿到确凿证据。 然而，在反复梳理“鼬鼠”和“老师”势力过往所有行动模式时，刘强提出了一个大胆的惊人假设： “我们一直假设‘老师
