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听着系统的解释，长乐逐渐明白了建模在这里的意思。简单来说，就相当于一个动作模拟器（规划行动预案）。首先，要在系统内生成一个自身的“鼠体三维图”，这个三维图，主要是由整体躯干的不同部位所构成的，部位则利用点连成线来表达出来（想象一下人体穴位图或者是西方的星座图）。这里最主要的的就是四肢了。因为本次目标，就是利用四肢。当长乐每一个身体部位动起来的时候，对应三维图里的肢体点线就会跟着动弹。点会牵连到线，线会带动全身。每一次行动记录后，就会形成一组完整的三维图动画（只有点和线的物体的动态图动画）。这个三维动画过程，会被系统记录下来，作为单一“文件”临时存储。然后再有新的行动形成新的三维动画。当得到一定次数的动画后，就会从这几次的动画中筛选出最优的那个。所谓最优，或许是距离最接近目标点，最有效率，能耗最小，动静最小，对目的完成度最好等不同标准（按照意图进行遴选）。当然也可以尝试将这些不同动画过程进行融合，扬长避短进行修正，以模拟出更好的行动方案。怎么说呢，有点儿像是一个数据“迭代”的过程（虽然真正的迭代远比这个复杂）。当这个最优动画过程生成以后，后面只要实现这个行动模型就行了。只要使得全身肢体对应的点和线每一次（每一帧）运动时的位置和模型里的一模一样，行动就不会出现任何偏差。当然，本体可以主动去修改这个模型里的细节。说做就做，长乐开始了未完，点击下一页继续阅读p;又几天之后，长乐终于成功爬上了那根树杈，留下了感动的泪水。然后——跳下来继续爬。因为从几天的爬树过程里，他收获了数据的持续增长。5小项（呼吸视觉嗅觉听觉消化）里，呼吸能力得到了额外的提升，从03到了爪部力量到了60大关，综合强度到了25，咬合力57虽然体重进步不多（），但是肌肉含量达到了长乐觉得，这个模拟功能，其实也有给身体数据的进步增幅的效果。毕竟就算是很寻常的健身，也是需要科学规划的。模拟功能展现出的一系列动作，是将身体部位的力量释放以最优化的方式糅合在一起，以形成符合生物学规律的连贯性动作。所以长乐虽然时常感到浑身疲乏，但是局部部位因为激烈运动而酸痛这种事很少发生。所谓道法自然，果然是古今至理。长乐接下来重复这个爬树动作，也是为了进一步提升本体。而且多次重复的话，身体和模拟预案的契合度也会提升。现在他每一次重复模拟预案，契合度都可以达到55左右，也就是说几乎每次都能成功地跳上树杈。这之后，他的爬树行为再无明显增进身体数据的效果，加上一直缺乏额外肉食补充，一直这么枯燥练习的话，恐怕产生负面影响，只好停了。树杈上，长乐呈俯卧姿态，正盯着大树底下直线十多米外草丛上的一头墨绿色昆虫。熟悉的外观，是之前见到过的那种大蚱蜢。大蚱蜢算是这附近的丛林里，最常见的大型低攻击性昆虫了，数量也不少，不怕涸泽而渔。可以作为稳定的优质蛋白来源。所以长乐的狩猎首选就是这个东西。这货几乎只要他在树上守候一段时间，就会有一只飞过或者落在附近歇脚进食。虽然它的体色接近环境，有保护功能，静止的时候除触角和嘴巴外几乎一丝不动，但长乐占据了高位，加上视觉能力的增幅，很容易就能发现和锁定目标。很好，它还在吃草叶，没有警惕的样子。长乐在树杈上趴立了起来，感觉差不多的时候，整个身体猛然冲刺了出去。黑色与绿色眼看要在地面上交汇，大蚱蜢却在关键时刻一振翅飞走了。长乐颇为失望，又后悔。啊，是不是可以使用模拟功能呢？不过好像这个功能得先开启，让系统记录一次三维动态图才行。但是系统却在此刻主动提示：基本数据资料已录入数据库，可以预模拟。预模拟？什么意思？长乐过了一会儿才明白过来。模拟功能其实并没有那么死板。就这个狩猎过程来说，整体其实相当简单，就是在树杈上起跳，向下降落，并击中可以运动的目标大蚱蜢。大蚱蜢的视力似乎是运动性察知，也就是当长乐匍匐不动的时候，它不会判定为威胁。相反当长乐在半空飞掠过去的时候，大蚱蜢一定能够察知，并且会展翅躲避。能不能捕捉到目标，就是看飞掠的速度、角度曲线，是否赶上逃离过程中的蚱蜢。现在蚱蜢振翅飞走所产生的个体数据已经有了，完全可以抛开实物进行预演式的模拟。总之，长乐回归了树杈上，等到下一只蚱蜢出现在了附近以后，系统模拟出优化了的三维动作图，他契合着动作图，四肢用力跳了下去。信仰之跃——哈哈，太好了。长乐狂喜。他的落点，正好就和蚱蜢撞上了。锋利的双前爪直接切入了蚱蜢肚腹上，还穿透了其翅膀，这下这头蚱蜢逃不脱了。长乐兴奋的另一个原因，是他终于第一次狩猎到了跟自己同级别体型的猎物了。虽然由于他的体型增长，大蚱蜢的体型也就相当于他的12。万事开头难，以后会不断成功的，毕竟他有系统模拟。谁知下一刻，系统忽然汇报：“身体受损中，察知到致命威胁！”长乐顺着提醒侧头一看，脑子登时懵了……，

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