“节拍器”测试的巨大成功，让“未来智能项目组”的所有成员都沉浸在一种强烈的兴奋之中。他们不仅在理论上，更在实践中，证明了“非確定性”与“可塑性”相结合的全新范式，是完全可行的。

这种兴奋，在徐涛的推动下，迅速转化为了向更高目標发起衝击的强大动力。

“一次成功的实验，说明不了全部问题。”在当天下午的项目復盘会上，士气大振的徐涛站在屏幕前，目光扫过在场的每一个人，“『记忆』一个简单的节律，只是第一步。我们必须立刻验证，我们的『snn-plasticity v1.0』模型，是否具备处理更复杂任务的学习能力。”

他的目光，最终落在了屏幕上那个熟悉的、由黑白像素构成的数字图像上。

“所以，我决定，立刻重启我们上次惨败的任务——识別mnist手-写数字数据集。”

这个决定，立刻得到了所有人的响应。上一次，他们的“混沌神经元网络”在这个最基础的测试面前，表现得如同一堆无用的代码，那条混乱的损失函数曲线，是整个项目组心头的一根刺。

现在，是时候拔掉它了。

测试环境被迅速搭建起来。还是那个由十万个神经元构成的三层网络，还是那个包含了六万张训练图像和一万张测试图像的数据集。

唯一的不同，是这一次，网络的每一个“突触”，都拥有了“赫布理论”赋予的、动態学习的能力。

“为了更好地观察学习过程，我们这次採用『增量学习』的模式。”高翔在一旁补充了测试方案的细节，“我们先只用数字『0』到『4』的训练数据，对网络进行第一阶段的训练。等它学会识別这五个数字后，我们再用『5』到『9』的数据，进行第二阶段的训练。”

这种模式，更接近人类循序渐进的学习方式。

“好，就这么办！”徐涛搓了搓手，脸上是抑制不住的期待，“我倒要看看，我们这个能『记忆』的新大脑，到底有多聪明！”

他深吸一口气，在控制台上，敲下了执行训练的命令。

所有人的目光，再次聚焦到了主屏幕上。代表著网络损失函数和识別准確率的两条曲线，开始缓缓地从屏幕左侧延伸出来。

这一次，奇蹟发生了。

那条代表著损失函数的蓝色曲线，不再像上次那样剧烈震盪，而是在短暂的波动后，开始稳步地、持续地下降！

而另一条代表著识別准確率的红色曲线，则昂著头，一路攀升！

10%……30%……70%……90%……

控制中心里，所有人都屏住了呼吸，紧张地看著那条不断向上攀爬的曲线。

时间过去了半个小时。

最终，损失函数曲线收敛到了一个极低的值，而识別准確率曲线，则稳稳地停在了99.7%的位置！

成功了！

网络，完美地学会了识別数字“0”到“4”！

“太棒了！”索菲亚兴奋地挥了一下拳头。

“准確率非常高，远远超过了同等规模的传统snn网络。”李哲也在一旁讚嘆道。

这个结果，无可辩驳地证明了，“突触可塑性”机制，確实赋予了这个混沌的网络，以极其强大的、高效的学习能力。

“別急，还有第二阶段。”徐涛强压住內心的激动，保持著科学家的冷静。

他立刻下达了第二条指令：保持网络现有权重不变，开始载入数字“5”到“9”的训练数据集，进行第二阶段的增量学习。

所有人都期待著，网络能够像一个聪明的学生一样，在已经掌握的知识基础上，继续学习新的內容，最终成为一个能识別所有十个数字的“全科优等生”。