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第107章 战术的模拟（第1页）

沈逸坐在训练室的主控终端前，屏幕上浮现出“策略模拟空间”的登录界面。他的指尖在确认键上稍作停留，随即果断按下。

画面一转，熟悉的虚拟战场出现在视野中。这里是天选系统的核心功能之一——一个能够根据现实数据构建出高度拟真的战斗环境，并进行百万次推演的空间。在这里，他可以无限试错、反复调整，直到找到最合适的战术路径。

“载入‘暗潮’战队核心战斗模型。”沈逸低声说道，系统随之开始加载。

几秒后，模拟战场上出现了敌方队伍的身影。他们依旧保持着那种诡异而精准的节奏，仿佛每一次行动都经过了严密计算。沈逸眯起眼，心中已有准备。

第一轮模拟开始。

他选择了团队惯用的高机动性突袭战术。队伍迅速分散，试图通过快速切入打乱对方节奏。然而仅仅三分钟，模拟便以失败告终——所有成员全灭，死因几乎一致：被地形机关围困，陷入无法脱身的陷阱区域。

系统给出的数据反馈显示，胜率仅为42%。

沈逸沉思片刻，调出战术面板，开始调整站位配置和技能释放顺序。他注意到，在模拟过程中，敌方有一名角色始终占据地图关键节点，利用环境控制打断己方进攻节奏。

“这不是巧合。”他低声自语，“他们的战术体系里，有预设的地图机制响应模块。”

这意味着，对方不仅能掌握地形机关的触发时机，还能预测敌人的移动轨迹，提前布控。

沈逸关闭了当前模拟，重新进入系统设置界面。他决定精简建模参数，剔除冗余数据，让模拟运行更高效。同时，他手动调整了部分数值权重，确保模型不会因个别角色属性异常而影响整体平衡。

完成调整后，他启动了第二轮模拟。

这一次，他采用了双线推进战术，将团队分为两个小队，分别从不同方向发起试探性进攻。敌方果然再次尝试封锁关键通道，但这次，沈逸的小队成功绕开陷阱区，并利用控制技能打断了对方的节奏。

战局一度逆转，但在后期阶段，由于资源分配不均，导致输出端乏力，最终仍未能取得胜利。

系统提示：“该对手熟悉标准战术套路。”

沈逸眉头微蹙，意识到不能再依赖常规打法。他需要一套真正意义上的变体战术，能够在不同开局条件下灵活切换，甚至能在关键时刻打破僵局。

他调出战术树界面，开始设计多套备用方案。其中包括：

双核心输出模式：避免过度依赖单一输出点，增强团队容错率；

环境反制机制：利用己方技能干扰敌方对地形机关的掌控；

节奏扰动策略：通过假动作和佯攻打乱对方部署节奏。

每一种方案都被他细致地标注并分类，随后逐一导入模拟系统进行测试。

第三轮模拟开始时，他启用了新制定的“双核心+节奏扰动”组合战术。

起初一切顺利，敌方几次尝试封锁路线都被及时化解。然而就在局势即将倾斜之际，敌方突然改变策略，放弃原本的防守姿态，转而采取激进的主动出击。

这一变化令沈逸措手不及，模拟在最后三十秒内彻底失控。尽管他紧急调动剩余单位进行反击，但仍未能挽回败局。

系统弹出最终报告：“本次模拟胜率提升至58%，但存在突发战术适应性不足问题。”

沈逸盯着屏幕良久，没有立刻重启模拟。他意识到，这套战术虽然已经比最初提升了近十五个百分点，但依然无法应对敌方突如其来的策略转换。

这说明什么？

说明他们在模拟之外，还掌握了某种实时应变的能力。

“不是AI。”沈逸低声说，“是人为。”