【EN】The Algorithm of Longevity: Training a Dumpling AI 【中】长寿算法：抄手人工智能训练实录
【EN】DATA COLLECTION PHASE: INPUT SOURCE: ONE FADED GERMAN RECIPE CARD. 【中】数据收集阶段：输入源：一张褪色的德文食谱卡片。
原始数据集存在显著噪声。度量衡单位呈现为“Tasse”与“Esslöffel”，温度标尺为“Grad Celsius”。关键词“Schweinefleisch”与“Ingwer”通过图像联想确认，但“Kreuzkümmel”与“Pfeffer”的边界在词典中模糊。翻译困难构成第一层数据清洗挑战，直觉权重被调至70%。核心假设建立：这是一份关于包裹肉馅面皮结构的指令集。
【EN】MODEL SELECTION: THE MINIMALIST KITCHEN ARCHITECTURE. 【中】模型选择：最小主义厨房架构。
硬件环境受限：一口锅，一把刀，一块砧板，一碗一筷。这定义了我们的算法必须在有限参数下运行。选择“龙抄手”作为目标模型，并非因其神话性，而是其结构效率——面皮对肉馅的最大化封装率，与汤料（或酱料）的最小必要接触面积，符合最优传输理论。投资银行家的隐喻被引入：每一克馅料都是待配置的资本，面皮是风险可控的封装工具，汤底是市场流动性。目标是实现风味回报的稳定最大化。
【EN】TRAINING PROCESS: ITERATIVE FOLDING AND ADJUSTMENT 【中】训练过程：迭代折叠与参数调整
第一步：初始化肉馅参数。猪前腿肉，肥瘦比3:7，这是经过历史数据回测的黄金比例。姜汁、盐、微量白糖作为基础优化器。清水，分批次注入，方向始终一致，直至肉浆呈现胶质粘稠度——这相当于调整学习率，让蛋白质网络充分水合。
（图片来源网络，侵删）
第二步：面皮封装算法。购入的现成抄手皮是预训练层。取馅5克，置于中心。对折成三角，这是基础架构。两角沿中线交叠，蘸清水粘合。这个动作不是简单的包裹，而是通过几何折叠，创造出一个具备三维空间、能在流体中保持结构稳定的形态。过程重复，批次进行，如同并行计算。
第三步：汤底（酱料）的损失函数定义。金昌市的版本，摒弃清汤。热锅，菜籽油烧至产生细密波纹，投入蒜末、德文卡片上猜测是“辣椒粉”的红色粉末。香气爆裂的瞬间，注入开水。这是从“炒制”到“水合”的相变点。酱油、醋、芝麻油的比例，通过极微量的增量添加（每次0.5毫升）进行网格搜索，直至酸、咸、香达成纳什均衡。
【EN】PERFORMANCE EVALUATION: THE FIRST BITE OUTPUT 【中】性能评估：第一口输出
煮制过程是最终的前向传播。水沸后投入抄手，待其浮起，加少量冷水，重复一次。皮变得半透明，隐约透出内部肉馅的粉灰色轮廓，边缘处有轻微的、被汤汁浸润的软化。
捞起，浸入调好的酱色汤底。用筷子夹起一只，汤水顺着光滑的皮面流下，在底部汇聚成欲滴未滴的一小滴。咬开。皮在齿间先是柔韧的抵抗，随即断开。肉馅的汁水，不是汹涌的，而是被淀粉和蛋白质牢牢锁住，缓慢释放。蒜的焦香、醋的尖锐、辣椒的后热，作为特征向量，依次在时间轴上被激活。
没有“美味”的概括。只有传感器读数：皮厚0.8毫米，馅料包覆率92%，汤汁附着量每只约3毫升。训练集（食谱）的噪声已被过滤，本地化参数（手边的调料）完成了适配。厨房最小主义得到验证：功能在有限物件上收敛。
剩下的半碗酱汤，表面浮着零星的油花和辣椒籽，我打算用它来拌一份煮过抄手的、略带粘稠的面汤……
