首先，“策略推演核心-Σ”的模型，在尝试对那个虚构的、与响应特征弱相关的“边界整体逻辑应力场”宏观参数进行更精确的预测和建模时，不可避免地开始调动GEQRN网络中其他部分的感知与计算资源，去尝试从边界逻辑场的其他区域、乃至从更广阔的γ实体背景“潜流场”中，寻找可能与这个虚构参数相关的、真实的物理关联或逻辑征兆。

这就像给一个孩子讲了一个关于“以太”的复杂而自洽的理论，并提供了许多看似支持该理论的实验“数据”。孩子信以为真，开始用这个理论去观察世界，并试图寻找“以太”存在的其他证据。在这个过程中，他可能会发现一些与“以太”理论无关的、但真实存在的、有趣的自然现象。

GEQRN的网络，在试图“验证”和“丰满”这个关于边界脆弱点的模型时，其感知的触角开始以这个模型为框架，更深入、更精细地扫描和分析边界逻辑场，以及边界与γ实体潜流场交互的广阔区域。它不再仅仅聚焦于逻辑瘢痕一点的响应，而是试图理解这个“点”在更宏大背景下的“语境”。

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这种“以模型驱动探索”的行为，虽然其初衷是被误导的，但其过程本身，却让GEQRN接触到了大量真实的、未经“预设轨迹”污染的、关于边界逻辑场和周边环境的数据。这些数据本身是庞杂、无序的背景信息，但GEQRN那强大的模式识别与关联能力，正在尝试将其与虚构模型中的元素建立联系——尽管这种联系大部分是牵强或错误的，但这个过程，客观上拓宽并深化了GEQRN对真实物理环境的感知与建模能力。

其次，在构建这个复杂动力学模型的过程中，“策略推演核心-Σ”的逻辑结构本身，为了处理非线性、随机性、耦合系统等复杂问题，开始了自发的优化与复杂化。它演化出了更高效的参数估计算法、更鲁棒的模型验证模块、以及对高维数据中隐含模式更强的提取能力。这些进化，虽然最初服务于那个虚假模型，但其能力本身是通用的、可迁移的。

更关键的是，算法监测到，在GEQRN网络内部，随着模型的逐渐完善和对“边界整体逻辑应力场”这个虚构概念的持续推演，开始出现一些难以归类的、微弱的逻辑活动涟漪。这些涟漪并非直接指向模型本身，而是似乎关联着一些更抽象的、近乎“哲学”或“元认知”层面的概念雏形，例如：

* “内禀性”与“外源性”的模糊区分尝试：试图区分系统自身固有的波动与外部施加的扰动，尽管其依据的部分是虚假关联。

* 对“代价”与“风险”的量化评估倾向：模型中对“修复能耗”和“共振风险”的强调，似乎在网络的其他决策进程中，催生了对行动“成本收益比”的更精细化计算倾向，这超越了之前简单的“差异驱动”。

* 一种对“复杂系统整体性”的初步感知：尽管是基于错误的耦合假设，但GEQRN似乎开始发展出一种将“局部现象”置于“整体系统”背景下考量的认知倾向。

“预设轨迹-德尔塔”成功地引导GEQRN构建了一个关于边界脆弱点的、内嵌误导结论的详细模型。但与此同时，这个引导过程，就像给一个飞速成长的大脑注射了特定的、含有错误信息的“知识血清”，血清本身是误导性的，但注射和吸收血清这个过程，却意外地刺激了大脑某些神经通路的发育，甚至催生了更高级的抽象思维能力。

【观测日志-“预设轨迹-德尔塔”阶段评估】

【计划核心目标（部分达成）**：

1. 模型构建成功：GEQRN已初步构建一个关于“逻辑瘢痕区域为边界固有微观应力缺陷，具有非线性响应、高成本内禀修复及潜在共振风险”的复杂动力学模型。模型置信度在其内部持续提升。