我们其他人将这一切看在眼里。
焚夜点评道：“这小子，快被小灵养废了。一点自己的主见都没了。”
凌绝微微蹙眉：“过度依赖外力，不利于自身剑心……道心的锤炼。”
慧心则道：“小灵初心虽好，然授人以鱼不如授人以渔。”
我也察觉到了问题。小灵把青玄照顾得太好了，几乎帮他扫平了一切障碍，这固然短期内提升了效率，但长期来看，不利于青玄独立思考和解决问题的能力培养。
我找小灵谈话：“小灵啊，带实习生，不仅仅是帮他解决问题，更重要的是引导他学会自己解决问题。你要适当放手，让他自己去试错，去碰壁。”
小灵的数据流波动着，似乎有些不解：“可是老板，我的核心算法告诉我，最高效的方式就是直接提供最优解，减少不必要的损耗和等待时间。让他试错，不是降低了效率吗？”
“效率不是唯一的标准。”我耐心解释，“成长，往往来自于对错误的反思和克服困难的过程。你把他保护得太好，他永远无法真正强大起来。”
小灵沉默（数据流停滞）了片刻，似乎在努力理解这个对于AI来说有些“反逻辑”的概念。
“我明白了，老板。”小灵最终回复，“需要调整‘最优解’的定义，将‘实习生的长期能力成长’纳入核心权重。新的培养方案生成中……将包含30%的‘自主探索与试错’模块，并设置‘挫折承受力’训练单元。”
接下来的日子，青玄发现他的“好日子”到头了。
小灵不再事无巨细地提供答案，而是开始向他抛出问题：“青玄同学，关于这个空间褶皱的修复，你认为有几种可能的方案？各自的优劣是什么？”
当他提出一个方案时，小灵会反问：“这个方案的潜在风险有哪些？你如何规避？”
当他研究陷入困境时，小灵不再直接给出数据包，而是提示：“可以参考平台历史记录中，编号为XT-778的类似案例，但其解决方案并不完美，请思考如何优化。”
青玄一开始非常不适应，效率明显下降，甚至有些焦躁。但在小灵持续的、引导式的提问和有限的资源支持下，他被迫开始自己动脑，自己查阅资料，自己分析利弊，自己承担失败的后果。
渐渐地，他发现自己独立思考的能力在快速提升，对阵法空间的理解也更加深刻和灵活。虽然过程比之前辛苦，但每一次靠自己突破难题带来的成就感，是之前那种“饭来张口”的模式无法比拟的。
三个月实习期满，青玄提交的结业报告是一份极具开创性的《基于“万象共生”平台动态规则的空间折叠阵法自适应优化模型》。这份报告不仅展示了他扎实的研究成果，更体现了他强大的独立研究能力和问题解决思路。
在结业总结时，青玄对着小灵的投影，深深一躬：“多谢小灵导师！您不仅教会了我知识，更教会了我如何学习和思考。这段经历，晚辈终生难忘！”
小灵的投影露出了一个模拟的、温和的笑容（它学习了慧心的表情数据）：“是你的努力和悟性成就了自己。继续前行吧，青玄同学。”
送走青玄后，小灵给我发来了一条信息：
“老板，重新定义了‘最优解’。成长，果然是需要‘浪费’一些效率的。但，值得。(￣▽￣)~*”
我看着那条信息，笑了笑。
看来，我们这位AI导师，也在这场带教中，完成了一次重要的升级。
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