它能为他提供的，将不再仅仅是单纯的资料，而是随着时间推移，不断更新的未来趋势和解决方案。
简而言之——何言超的外挂，升级了！
原本，他凭借固定的信息差和超越时代的见识，已经足以在这个时代翻云覆雨，建立起一个庞大的商业帝国。
但现在，一个更广阔、更激动人心的未来画卷在他面前展开。
一个永远领先三十年、且不断自我完善的AI助手，将能帮到他的地方更多了。
这天，何言超向新玲珑提出了一个困扰他许久的难题：“基于1988年的全球工业水平、材料科学和已知专利，为我规划一条可行性高的涡桨发动机核心技术研发路径。列出关键材料、核心工艺的突破点，并评估其可行性。”
这个问题，在以前是绝无可能得到有效回答的。
何言超前世对航空发动机的具体技术细节知之甚少，根本无法精准搜索。而旧版玲珑也无法理解如此复杂、跨领域且充满未知的指令。
然而此刻的玲珑并未像从那般只接取部分指令来执行，而是开启了极有逻辑的“思考过程”，不到半分钟，一段结构清晰、条理分明的报告就成形了。
【涡桨发动机（1988年技术基准）可行性研发路径建议】
核心难点排序： 1.高温涡轮叶片材料与冷却技术；2.压气机效率与稳定性；3.燃烧室设计与燃油雾化；4.减速器轻量化与可靠性。
材料突破切入点：
单晶空心涡轮叶片：优先参考【NASA-1986-CM-XXXXX】系列报告关于定向凝固工艺的早期实验数据，其基础原理与当前苏联/英国实验室水平存在重叠区……
压气机钛合金：推荐重点关注【Ti-6Al-4V ELI】规格的改良工艺，其疲劳性能优于当前主流型号。东芝机械五轴联动机床（已收购）具备加工该合金复杂叶片的潜力。
……
铸造模拟：建议引入【基于有限元的热-流耦合算法雏形】论文……
风险提示：当前全球范围内，适合小型涡桨的粉末冶金盘件技术尚不成熟，建议前期采用保守的锻件方案……
效率天壤之别！
若是以前，何言超需要先命令玲珑搜索“航空发动机”、“涡轮叶片”、“高温合金”等零散关键词，然后从海量且专业的专利文献和论文中，像大海捞针一样寻找可能有用、且是1988年能实现的信息。整个过程耗时耗力，且极易遗漏关键点。
现在，“玲珑”直接理解了他的终极目标，并自动进行了跨领域信息的检索、关联、筛选和整合，提出优化建议，并精准定位到当前技术条件下“跳一跳就能够得着”的突破点。
他心念再动，决定测试“玲珑”在另一个核心项目——HKRISC处理器架构上的能力。
之前，为了从未来海量的架构设计中筛选出适合当前技术起点、又能避开专利雷区、并具备长期发展潜力的方案，他不得不手动建立了数十个评估模型，一次次地调整参数，运行模拟，过程繁琐至极。
“玲珑，重新评估HKRISC架构的候选方案库。优化筛选模型，重点加入‘与现有鸿蒙操作系统底层驱动的适配成本’、‘未来五年内多核扩展的便捷性’两个新维度。给出新的优先序列和整合建议。”
这次玲珑花的时间要长了许多，足足十几分钟后才给出答案：
新首选方案为D12，分析如下：
原排名：第三位（性能约为B7的92%）。
新模型评估优势：
与鸿蒙驱动层天然兼容度高，适配成本低于5%。
架构已隐含对称多处理（SMP）潜力，多核扩展路径平滑，评估为‘低难度’。
建议整合方案：……
……
何言超脸上泛起了畅快的笑意，就是这样！
以前，他需要自己手动在几个方案间来回比对数据，修改模型参数后，又要重新计算所有方案的得分。
现在，“玲珑”不仅能快速完成这些繁琐的计算，更能理解各个维度之间的内在联系，主动提出优化模型的建议，甚至能给出“取长补短”的具体技术整合方案！
而且玲珑还在持续进化中，将来还会更好用。
然而，欣喜之余，他也清晰地感受到了瓶颈。
脑海中的“玲珑”再强大，其交互窗口终究局限于他的思维速度。
复杂的模型运算、海量数据的交叉比对，依然需要他耗费精神去构建、理解、查验。无法像使用外部计算机那样，进行多任务、后台化的持续处理。
想要将AI利用到极致，还是得爬科技，尽快把玲珑真正地创造出来。