接下来的日子里，实验室里灯火通明。
科研人员们夜以继日地工作着，一行行代码在屏幕上飞速闪过，一次次仿真测试验证着新算法的性能。
功夫不负有心人，新一代复智系统终于再次亮相演习场。
“各位，让我们拭目以待，看看复智系统的表现吧！”
在新的实兵对抗演练中，张恒信心满满。
让人始料未及的是，随着战斗的进行，复智系统却渐渐失去了先前的优势。
面对“蓝军”花样迭出的战术，它显得有些束手无策。
“这是怎么回事？复智系统似乎遇到了瓶颈。”
在指挥所里，参谋们面面相觑，低声议论着。
张恒目光凝重，紧锁着眉头。
他意识到，问题可能出在复智系统的知识库上。
“目前，复智系统主要依靠内置的战术模型库来支撑决策，但面对未知的战术，这种方式难免捉襟见肘。
我们需要赋予它持续学习的能力，让它能从海量的作战数据中自主归纳、创新。”
复盘会上，张恒开诚布公地指出了症结所在。
“你的判断非常准确！”
首席科学家徐占龙若有所思：“我们可以借鉴深度强化学习的思路，让复智系统在大量的推演和对弈中不断完善策略。
同时，我们还要进一步丰富它的知识源，用各军兵种的实战经验来武装它的‘大脑’。”
“对，还可以应用迁移学习，让复智系统能举一反三，从一个领域的知识迁移到另一个领域，毕竟，未来战争很可能是一场超越经验的挑战。”
大家的观点犹如碰撞的火花，照亮了新的探索之路。
实验室再次转入紧张的工作状态。
研究员们埋头攻关，力争在机器学习、知识工程等前沿领域寻求突破。
与此同时，一支特别的“智囊团”也应运而生。
他们由各军兵种的精英组成，肩负着为复智系统输入“军事智慧”的重任。
海量的作战方案在他们的推演下渐次展开，化作复智系统的“养分”，日日夜夜地灌溉着这个“数字参谋”。
转眼间，数月已过。
当复智系统再次亮相演习场时，惊喜接踵而至——
面对“蓝军”的重重设伏，它从容应对，在迷惑对手的同时，巧妙利用战场地形，以“楔入”之势，发起精准反击；
在“蓝军”祭出新型电子干扰手段时，它灵活调整通信方案，用最优链路确保了指令的实时下达；
复智系统在决策节点上，都以近乎完美的状态，引领着“红军”走向胜利。
“太精彩了！复智系统简直是‘半个军神’！”
“这已经完全超越了人类指挥员的水平，你们是怎么做到的？”
赛后的分享会上，参演官兵们发出由衷的赞叹。
“这一切，都源于人机融合的力量。”
张恒微笑着解答大家的疑问：“正是有了一线将士们倾囊相授的军事智慧，复智系统才能茁壮成长。
未来，我们还要在联合作战、体系对抗等方面，继续深化人机协同。”