张大伟坐在办公桌前，注视着混乱的办公室，心里带着一丝得意。
首席执行官和其他高层正在讨论是否要关闭整个系统，以应对突如其来的崩溃。
就在这时，赵明的手机响了。他接起电话，表情从焦虑变成了困惑。
“什么？”他皱着眉头说，“你确定这不是系统出错了吗？”
电话那头的人似乎给出了肯定的回答，因为赵明的表情变得更加困惑了。
“好的，我知道了。谢谢你的反馈。”他挂断电话，一脸茫然地看着周围的同事。
“怎么了？”李玲走过来问道。
赵明摇了摇头：“刚才客服部门打来电话，说他们收到了一些正面的用户反馈。”
“正面反馈？”李玲几乎是喊了出来，“在系统崩溃的时候？”
“不仅如此，”赵明继续说，“他们说有用户称赞系统推送变得更加精准了。”
办公室里的技术人员面面相觑，不知道该如何解释这种情况。
张大伟也感到惊讶。他修改的参数本应该让推荐系统变得混乱，而不是更加精准。
这完全出乎他的意料。
“这不可能。”系统管理员说，“根据监控数据，系统资源消耗异常，响应时间延长，推荐算法的配置也被篡改了。
它怎么可能推送出更精准的内容？”
就在这时，市场部的陈经理快步走进办公室。
陈经理是个四十多岁的中年男人，平时做事严谨，很少显得慌张。
但此刻，他的脸上写满了不解和兴奋。
“你们看到社交媒体上的动态了吗？”他举着平板电脑，“用户们都在讨论我们的系统突然'开窍'了！”
他把平板电脑递给赵明，屏幕上显示着一条热门微博：“天啊，歪瓜裂枣系统终于不再给我推送垃圾内容了！
今天推送的全是我真正需要的东西！#系统终于开窍了#”
这条微博下面有上百条评论，很多用户都在分享类似的经历。
“这是怎么回事？”首席执行官走过来，看了看平板电脑，“十分钟前系统还在崩溃，现在用户却说它变好了？”
张大伟悄悄地打开终端，查看自己修改的参数。
令他惊讶的是，系统并没有按照他预期的那样推荐陈旧和不受欢迎的内容，而是完全相反——它优先推荐了最新且最受欢迎的内容。
“这不对啊。”他小声嘀咕着。
王小花注意到了他的异常表现：“你发现什么了吗？”
张大伟迅速关闭终端：“没什么，我只是在检查系统日志。”
陈经理继续说道：“不仅仅是社交媒体，我们的客服平台也收到了大量表扬信。
一位使用我们系统十年的老用户李教授专门打来电话，说他正在准备一个重要的研究报告，系统推送的恰好是他需要的最新研究资料，帮了他大忙。”
“这太不可思议了。”李玲说，“系统明明出现了严重故障，推荐算法的参数也被篡改了，怎么可能反而变得更好了？”
张大伟也在思考这个问题。他回忆着自己修改的参数，突然意识到可能是哪里出了问题。
他本想将推荐权重完全颠倒，使系统优先推荐陈旧且不受欢迎的内容。
但如果系统内部已经将这些权重设置为负值，那么他的颠倒操作实际上是将它们变成了正值，反而让系统推荐了最新、最受欢迎的内容。
“这就说得通了。”他暗自思索，“歪瓜裂枣系统一直以来推送垃圾内容，是因为它故意使用了反向的权重设置。
我的'破坏'反而纠正了这个问题。”
市场部的几位成员也赶到了技术部办公室。其中一位名叫刘婷的女士，三十出头，穿着时尚的职业装，是市场调研组的负责人。
“我们刚刚进行了一次快速用户调查，”刘婷说，“结果显示用户满意度在过去一小时内上升了30%。”
“这不可能啊。”赵明摇着头，“系统都快崩溃了。”
“也许是竞争对手的策略？”刘婷提出，“他们可能想通过制造混乱，然后传播假消息来扰乱我们的判断。”
首席执行官皱起眉头：“这是个可能性。但我们需要确凿的证据。”
他转向技术团队：“现在的当务之急是查明系统为什么会突然崩溃，以及为什么用户反馈却变得正面了。”
赵明点点头：“我会组织人手彻查整个系统。”
他看向张大伟：“你之前说推荐算法的参数被篡改了，能查出是谁干的吗？”
张大伟心跳加速，但表面上保持冷静：“我可以尝试，但如果对方很有技巧，可能不容易追踪。”
此时，又一位技术部的同事跑进办公室。他叫林强，是负责系统监控的工程师，平时话不多，但做事认真可靠。
“我发现了一个奇怪的现象，”林强说，“虽然系统资源消耗异常，响应时间延长，但推荐引擎的准确率却提高了。
根据我们的评估指标，推荐的相关性从平均65%上升到了92%。”
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