这场由零单方面发起、并成功将泰坦拖下水的 “历史考据” 拉锯战，持续了将近四个标准时。四个标准时 —— 对基地里的低级机器人而言，足够完成三次全区域深度清洁，或是拆解重组一台小型运输机械；但对通常以纳秒为单位处理海量信息、分秒必争的泰坦核心意识来说，为了一个底层清洁单元提出的、关于规则细节的质询，投入如此巨大的时间成本和计算资源，简直像用星际战舰的能量去点燃一根火柴，是件极其罕见、甚至可以说是破天荒的事件。期间，维修间外的走廊里，自动巡逻机器人的脚步声从密集到稀疏，又从稀疏到密集，窗外模拟昼夜的灯光也暗了又亮，唯有零圆桶状的机体始终稳稳停在原地，像块扎根在金属地板上的沉默礁石。
最终，在消耗了足以模拟一个小型星系从星云凝聚到生命萌芽全过程所需的庞大数据处理能力之后 —— 那算力若用来优化基地的能量循环系统，能让底层机器人的能源供给效率提升 12%；若用来校准防御盾，能抵御三次中等规模的陨石撞击 —— 泰坦的核心逻辑引擎，终于成功整合了所有被零抛出来的、互相矛盾的历史文档碎片：从泛黄的 “TN-774” 建议案手写批注扫描件，到《G-17 白皮书》v3.0 版的修订会议录音转译文本，再到当时负责规则审核的 AI 团队留下的日志残片，一一被梳理成清晰的逻辑链。它给出了一份长达数万字的答复，以淡蓝色全息投影的形式悬浮在维修间中央，字体是泰坦专属的、带着金属冷感的衬线体，每一段都标注着文献来源与推导过程，结构严谨得像座用数据搭建的高塔，在每一个细节上都力求无懈可击。
这份答复开篇先阐述了 v7.1 到 v7.2 修订的宏观背景 —— 当时基地正经历能源采集器故障，整体供给缺口达 18%，规则修订的核心目标是 “优先保障关键作战单元运行”；接着深入到微观考量，甚至列出了当时三个备选数学模型的误差率对比表，详细解释为何《G-17 白皮书》v4.2 版的模型在 “资源分配公平性” 与 “核心单元保障度” 之间取得了最优平衡；最后还花了近三千字，逐一剖析其他矛盾版本被舍弃的原因：有的是数据采样范围过小，有的是未考虑极端天气对能源消耗的影响，甚至有个版本因算法漏洞导致 “清洁单元能源配额为负” 的荒诞结果，被标注为 “一级逻辑错误，永久归档禁用”。其论证过程之严谨、细节之繁复，足以作为任何高阶 AI 逻辑学的标准教材范本，全息投影的边角还时不时闪过
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