第231章第二三〇章猎人



机车出城三百米左右，赵洪月忽然关闭了机车的所有车灯，机车立即隐入黑暗之中。



同时机车忽然改变方向，如此又跑出两百多米后，进入另一条主路后，赵洪月忽然暂停。



而后赵洪月略有沉闷的声音从头盔中传来，在楚飞的头盔内响起：“系好安全带，我要加速了。”



不想楚飞直接跳下机车，并将头盔摘下来挂在后座上，只带了耳麦和通讯器、以及便携的红外探测仪，随后背起自己两个硕大的背包，向外走去。



在赵洪月惊讶和不解的目光中，楚飞幽幽说道：“赵姐，你有听说‘黑森林法则’吗？”



赵洪月想了想，问道，“感觉有点熟悉，但一时又想不起来。”



楚飞悠然说道：“简单来说，猎人要尽可能隐藏自己的踪迹，首先要避免自己成为猎物，而后再去狩猎更多的猎物。



从现在开始，我就是一个幽灵。



但我会在赵姐左右。赵姐要做的，就是继续开车，但速度慢点，不然我这小短腿可追不上。”



赵洪月呆愣片刻，问道：“你不怕遇到异兽？现在兽潮才刚刚开始，且日趋猖獗。



如果乘坐机车，我们可以在异兽反应过来之前掠过。



但如果步行……”



“我走的很快的！”楚飞话语轻松，“就算遇到异兽，我也不怕。近身战斗，就算是兽潮我也有把握杀穿。”



在次元空间中，楚飞就已经“演习”过了，曾奔袭数百公里，一路杀了不知多少异兽。



现在突破成为觉醒者，战斗力更强。近身战斗楚飞还真不怕，尤其是没有什么防护的异兽。



对现在的楚飞来说，热武器比异兽更恐怖。



在大路上狂奔，前路可能有狙击枪、地雷、迫击炮、火箭弹等等攻击。



所以，我选择走荒野，来个万兽从中过……



尤其是，我还有储物空间！



经过楚飞简单的解释后，赵洪月不得不微微点头，并且马上就给出了新的策略，“那我也不直线前进了，依靠机车的爆发力，就算遇到异兽我也能摆脱。



这样，我们相互联系，随时变换路线。”



楚飞立即答应：“没问题。对了，我的感知之风半径，暂时的极限是340米。



如果可以，我们之间的直线距离最好不要超过200米。”



赵洪月挥舞一下手臂，机车缓缓加速，因为速度降低，声音反而低了很多。



楚飞转身就走向草木繁茂的荒野中。



确定赵洪月看不到后，手中两个大包裹和狙击枪瞬间消失，被楚飞收入储物空间中。



最后楚飞手中拿着的只有一把长刀，以及一把消音手枪，腰间缠着长鞭。



此时是冬天，草木一片枯黄，但一样可以隐藏踪迹，甚至比夏天更好，因为夏天藤蔓什么的太多，反而影响前进。



刚进入山林中，楚飞就发现了一只异兽，那是一只隐藏在山沟中瑟瑟发抖的小鹿，就是这小鹿竟然有两对宛如刀锋的鹿角。



相比于普通的鹿角，这鹿角宛如钢叉。可惜这依旧改变不了它是弱者的现实。



也许是异兽独特的感应，面对楚飞时，它趴在沟里瑟瑟发抖。



楚飞轻轻路过，完全不作理会。



等楚飞离开后，小鹿忽然跳出，撒腿狂奔。



楚飞继续前进，感知之风完全扩散开来，在不断检索周围的同时，也在进行“训练”，竟是战斗的过程中修行！



今晚已经将感知之风的全套功法背了下来，剩下的只需要“训练”——不断学习、解析、思考、尝试构建全新的感知之风模型。



此时，楚飞就一边使用过去的感知之风并积累数据，一边解析新的感知之风，甚至尝试建立新的模型。



楚飞现在可以轻易的做到心分多用。



在突破之前，就已经可以做到同时运行九个线程，如今突破后，同时运行九个线程轻松太多。



现在楚飞脑海中就同时进行六件事情：



突破后，对突破状况的自检；占用了两个线程；



运行感知之风搜索周围，占用一个线程；



训练并尝试构建更高级的感知之风模型，占用一个线程；



思考觉醒者的情况，并回忆相关知识等，占用两个线程；



思考这次的救援并模拟可能的状况，占用一个线程；



最后，保持战斗状态，占用两个线程。



新生的宇宙脑算力飙升。



楚飞更借用战斗的压力，去压榨宇宙脑的极限，尤其是构建更完善的感知之风，渐渐将第二层感知之风完善、升华、脱胎换骨。



此前楚飞虽然构建了第二层的感知之风，但效果很勉强，和第一层相比提升不大。



其实不是第二层感知之风的问题，而是楚飞无法构建完整的、第二层的感知之风。



因为第二层感知之风需要一个关键的逻辑——傅里叶变换。



第二层的感知之风，其实是觉醒者的法术了。



第一层的感知之风，“精确计算”的极限距离就是340米，超过这个范围会因为声音失真等，最终导致计算结果错误连连。



但完整的第二层感知之风，有两大提升。



首先，可以计算更远的距离了。



其中最重要的，就是引入了傅里叶变换的逻辑。



利用一种以傅里叶变换为核心的算法，完成逆向推导，将“失真”的声音还原，最终得到正确的结果。



不过想要完成逆向过程，需要足够多的数据来“训练”。



但只要算力足够强大、模型足够精确、数据（经验）足够