最小化风险的最优资源置换路径。
这是顾凛的绝对领域，那种基于全局信息和大数据模型的最优解计算。沈幼薇摒弃杂念，尝试用他这些天“灌输”的那些思路去分析：计算每条兵线的价值衰减速度，评估每条分带线的风险和收益，判断对方可能的资源交换意图，预判大小龙刷新时间对整体局势的影响……
一开始磕磕绊绊，系统不断提示“决策非最优”、“风险评估不足”、“资源利用效率低下”。但渐渐地，那些被强行塞进脑子的概念和计算方式开始发挥作用。她不再凭感觉“觉得应该换塔”，而是能快速心算“用一座下路二塔，换对方中路一塔加两组野怪，是否在下一波龙团前能获得经济优势”。
推演结束，评分弹出：B+。比及格好一点，但距离“优秀”甚远。系统给出的评语是：“路径选择合理，但细节执行和风险规避方案存在多处冗余和保守，未能触及理论最优置换效率。”
保守。冗余。沈幼薇看着这两个词，若有所思。这就是她目前的状态——学到了“计算”的框架，却无法像顾凛那样，将计算运用到极致，剔除去所有“不必要”的谨慎和“非最优”的备选方案。
她看向顾凛的屏幕。他也在进行同样的训练，但速度比她快得多，屏幕上的沙盘和决策树以令人眼花缭乱的速度刷新、演算。最后评分弹出时，是毫无悬念的S，附带简短评语：“决策路径趋近理论最优，风险控制精准，资源转化效率极高。”
差距，赤裸裸地摆在数据上。
沈幼薇没有气馁，只是默默点击“重新开始”。这一次，她尝试更大胆一些，在评估风险后，选择了一条更激进、但理论收益更高的置换路径。结果，因为一处对对方打野动向的预判失误，导致模拟推演中自家核心C位被截杀，整条路径崩盘。评分：C。
她揉了揉眉心，没有立刻重开，而是点开了顾凛刚才那局S评分的推演记录回放。
以慢速播放，她看到顾凛的每一步决策，都像最精密的齿轮咬合。放弃看似安全的边路小野，冒险深入对方野区反掉一组关键资源，同时提前在对方可能回防的路径上布置视野，引诱对方前来，再利用时间差和兵线压力，逼迫对方放弃另一条路的防御塔。每一步都计算到了秒，将风险压缩到极致，将收益放大到极限。
那不是保守，也不是冒险。那是一种建立在绝对信息掌控和概率计算之上的、冷酷的“效率”。
沈幼薇看得背脊发凉，又热血沸腾。这就是她需要学习和
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