反应很快！
陈默继续：「今天天气怎么样？」
MindCore：「根据预载的基础地理与气候模型推断...
您所在的区域默认深城，在六月，有70%的概率天气晴朗炎热，30%的概率有短时阵雨建议携带雨具、防晒喷雾！」
回答流畅，但显然是基于简单规测和概率的「捏合编造」，并无合理的逻辑。
陈默挑眉，换了个问题：「讲个笑话！」
MindCore：「为什么程式设计师总是分不清万圣节和圣诞节？因为Oct31=Dec
25。」
好小众的笑话，但旁边有码农真笑了。
陈默不由得莞尔，真是些大男孩啊！
他开始尝试更刁钻的角度：「我饿了，但不想吃普通的食物！」
MindCore：「检测到「饿「与「不想吃普通食物「。
正在匹配解决方案..
方案A：尝试一种新口味的爆珠烟（库存单记录：薄荷味剩余3条）。
方案B：启动食物联想」协议：根据您过往对话中提及频率，您可能对分子料理」或可食用昆虫蛋白」感兴趣。
请注意，后者需额外风险评估！」
开始出现基于简单关联和预设「协议」的推导，虽然荒谬，但逻辑链条清晰。
陈默忍住笑，给出一个模糊指令：「帮我安排一下明天的工作。」
MindCore：「指令安排工作」需接入日历、邮件及任务管理系统。
当前未检测到相关系统接口。
反射库匹配：建议您手动列出待办事项，或授权我访问相关数据源！」
知道自己的局限，并提出了基于条件的建议。
一番测试下来，陈默心里有谱了。
它确实像个初生的婴儿，或者更准确地说，像一个拥有庞杂，但僵化反射弧的「超级鹦鹉」。
它能瞬间匹配大量预置模式，并给出响应，速度极快，甚至能进行一些非常浅层的逻辑拼接。
但它没有常识，没有真正的理解，它的「思考」，完全是模式映射和条件触发。
问它超出预置模式的问题，它要么给出基于错误关联的荒谬答案，要么直接承认不知道，并请求更多信息或接入更多「反射协议」。
「怎么样，陈总？老谷干得还不错吧！」
王藤在旁边搓著手，有些嘿嘿的傻笑著。
陈默笑著看了王藤一眼，而后站起身，拍了拍略显「单薄」谷智鑫的肩膀。
「干得漂亮！它现在...嗯