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周日下午，左皓站在窗前，望着窗外灰蒙蒙的天空。
他原本计划和几个同学去维多利亚公园踢足球，但天气看起来不太乐观。
“老莫，预测未来三小时内香港岛的降雨概率。”
他决定进行一次小规模的模拟测试。
“模拟启动。
能量消耗预估：3%。
基于当前气象数据、风速、湿度及历史模式分析...”
系统回应道。
左皓感到轻微的眩晕，比之前进行复杂模拟时要轻微得多。
视野中出现一系列气象图和概率曲线，最终汇聚成一个数字。
“未来三小时降雨概率：62%。
建议：携带雨具或调整户外活动计划。”
左皓犹豫了一下，最终还是带上一把折叠伞出门。
结果证明这个决定是明智的——足球赛进行到一半时，突然下起了小雨，虽然不大，但足以让没带伞的人略显狼狈。
“预测基本准确。”
左皓在心中记录，“但概率不是100%，说明有不确定性。”
回家后，他对这次小测试感到鼓舞，决定进行更多短期模拟来更好地理解老莫的能力边界。
周一下午，他尝试预测圣保罗中学篮球队与竞争对手的比赛结果。
“老莫，模拟今天下午圣保罗对皇仁书院的篮球赛结果。
能耗控制在5%以内。”
系统开始运行：“收集数据：两队历史战绩、近期表现、主力队员状态...模拟中...”
几分钟后，结果出现：“圣保罗胜率：74%。
最可能比分：68-62。”
左皓特意去观看了比赛。
前三分之二赛程与预测高度吻合，圣保罗一首保持领先。
但在最后阶段，皇仁书院的一名替补队员突然爆发，连续得分，最终圣保罗以64-63险胜，而不是预测的68-62。
“预测方向正确，但具体细节有偏差。”
左皓分析道，“那个替补队员的爆发应该是未预料的变量。”
周三，他尝试了一个更复杂的模拟：预测第二天《东方日报》的头条新闻主题。
这次模拟消耗了8%的能量，结果却不太理想。
老莫基于近期新闻趋势预测头条将是“中英联合联络小组会议”
，但实际报纸头条是“地产巨头竞投新界土地”
，虽然也相关，但具体主题不同。
左皓开始总结规律：越是变量少、信息完整的事件，预测准确率越高；越是复杂、涉及人类行为的事件，预测越容易出现偏差。
周五，他决定进行一次稍微大胆的测试：预测当天恒生指数的收盘方向（上涨或下跌）。
“模拟恒指收盘方向。
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