092 机器学习赋能 (第2/2页)
　　
　　第二轮测试开始于当晚九点。这一次，系统在模拟环境中准确识别了四十七个页面，仅在两个使用异步加载的券商研报页出现漏判。
　　
　　“已经接近可用水平。”张远看着成功率曲线逐渐拉平，“只要再压一压误报率，就能上线实盘。”
　　
　　“不用等完美。”陈帆敲下确认键，“现在就切一部分流量进来，边运行边优化。”
　　
　　凌晨两点十七分，警报再度亮起。某家大型券商官网临时启用了JavaScript渲染技术，传统静态抓取方式无法读取核心数据。旧系统的备用方案是跳过此类页面，但这次，新模块做出了不同反应。
　　
　　日志显示，系统检测到返回内容为空且响应头带有“text/javascript”标识后，自动触发了备用流程——调用轻量级无头浏览器实例，在后台加载完整DOM树，并结合之前训练出的内容定位模型，精准截取目标表格区域。
　　
　　“它自己切换了模式。”李阳盯着调度日志，语气有些发紧，“没有等待指令，也没有进入人工干预队列。它判断该用哪种方式，并执行了。”
　　
　　陈帆没有说话。他放大了那次抓取的全过程记录：从请求发起、特征识别、模式选择，到最后的数据提取，整个链条完全闭环。更关键的是，系统在完成操作后，还将此次JS渲染页面的结构特征存入本地样本库，供下次比对使用。
　　
　　“这不是被动升级。”张远低声说，“这是在进化。”
　　
　　四点三十七分，第一条由动态渲染获取的L2行情数据成功入库。系统自动生成一条状态汇报：“解析模式：自适应；置信度：98.7%。”随后，这条记录被同步推送到所有关联分析模块。
　　
　　陈帆调出数据质量对比图。横轴是时间，纵轴是有效信息捕获率。旧系统曲线波动剧烈，每逢网站更新便出现明显凹陷；而新爬虫的轨迹近乎一条直线，即便在凌晨站点频繁切换架构的高峰期，也始终保持在百分之九十八以上。
　　
　　“以前是我们追着网页变。”李阳摘下耳机，靠在椅背上，“现在是它自己学会了怎么应对变化。”
　　
　　张远正在归档最新一轮测试日志。他新建了一个文件夹，命名为“智能采集”，然后把过去七十二小时的所有成功案例批量导入。末尾那份统计报告显示，平均单页处理时间从原来的六秒缩短至一点八秒，错误率下降至千分之三。
　　
　　“这比人工快百倍。”他念着数字，像是还没完全消化这个事实。
　　
　　机房内，服务器阵列持续运转，风扇声低而稳定。主控台上，数十个数据源的状态灯全部转为绿色，代表着全国主要财经平台的信息流正源源不断地汇入系统中枢。
　　
　　陈帆的目光停留在其中一个窗口。那是刚刚被捕获的一则企业公告，标题写着“关于调整非公开发行股票定价机制的说明”。他注意到，系统不仅正确识别了文档类型，还在侧边栏自动生成了影响评级：【中性偏空】，依据是其中三项关键条款的变化趋势。
　　
　　他伸手准备调出决策链详情，想看看这个判断是如何一步步形成的。
　　
　　就在指尖触碰到键盘的刹那，主控台右下角弹出一条新提示。