“频率战争”的激烈博弈，使“宇宙心智”计划获取高质量、纯净宇宙信号的努力面临巨大挑战，凸显了依赖传统射电天文频段和方法的局限性。被动地在国际会议上争吵或仅靠技术滤波，无法根本性解决日益拥挤的电磁频谱困境。要破此局，必须进行一次接收与信息处理范式上的“绝地之光”革命，跳出对特定“安静”频段的依赖，转向开发能够从宇宙背景噪音和人为干扰的混沌海洋中，提取出潜在非自然信息的、全新的“信息感知”能力。这道光，必须从信息理论、复杂系统与人工智能的交叉前沿点燃，实现“混沌解码”。
此次范式革命的方向，指向了极具想象力的超越传统电磁波谱的“信息载体”假说 与基于深度学习的“混沌信息提取”技术。林渊指令“渊明研究院”成立跨学科团队，启动代号“谛听”的绝密攻关项目。目标不是建造更大的望远镜，而是研发一种新型的“全息信息感知与解码框架”，其核心假设是：一个足够先进的文明，其信息传输可能不局限于我们熟知的电磁波，或许会利用引力波调制、中微子编码、甚至时空本身的基本属性（如量子纠缠） 等更底层的物理现象作为载体。即使仍使用电磁波，其编码方式也可能极其复杂，隐藏在自然噪声之下。
“谛听”项目的技术路径极为激进：
1. 多信使数据融合：不仅分析电磁波，更将 LIGo\/Virgo的引力波数据、冰立方中微子天文台的中微子数据、以及FASt等射电望远镜的数据 进行时空对齐和联合分析，寻找不同信使间可能存在的、超出已知天体物理过程的“协变异常”。
2. 混沌背景学习：利用“伏羲”类脑芯片处理复杂时序数据的优势，训练AI模型深度学习和建模整个地球乃至太阳系的电磁、引力和粒子背景噪声的复杂模式。其目标不是过滤掉噪声，而是将噪声视为“背景”，从中识别出任何无法被现有物理模型解释的、具有非随机统计特征的“异常信息纹”。
3. 新型编码假设检验：摒弃传统的“寻找有规律重复信号”的思路，AI将基于信息论和密码学原理，生成大量可能的非人类中心式编码方案（如分形编码、拓扑编码、基于素数的量子编码），并在海量数据中并行搜索与之匹配的模式。
攻关过程如同大海捞针，充满失败。模型常常将脉冲星信号、太阳耀斑扰动误判为“异常”。
转机出现在一次对历史数据的回顾性分析中。当“谛听”模型被要求忽略所有已知天体物理信号，专注于寻找引力波事件Gw（双中子星合并）前后，在特定射电频段上是否存在极其微弱、但统计特性异常的“背景涟漪”时，AI在排除所有已知干扰源后，竟然识别出了一段持续数毫秒、无法用现有知识解释的、具有复杂自相似结构的微弱信号“指纹”！虽然其意义完全不明，且极可能是某种未知的自然现象或仪器误差，但这一发现证明了新范式具备从噪声中提取“异常”的能力！
“我们……我们可能打开了一扇全新的‘倾听’宇宙的方式！” 项目首席科学家激动地汇报。
“绝地之光，混沌解码！”“谛听”项目的突破性思路，意味着“宇宙心智”计划不再完全受制于有限的静默频段，而是试图直接“阅读”宇宙背景噪音这本无字天书。这道于方法论困境中点燃的创新之光，为探寻地外文明开辟了一条更具韧性、也更具想象力的道路。
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