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學霸的征途是星辰大海_第518章 徐教授的第三節課 三 未來AI的靈感(2)

一個大膽的想法在腦海裡成型:如果把Transformer的“歸納式靈感“完全替換成由SLRM驅動的“演繹式靈感“呢?

首接從底層數學公理出發,讓SLRM推理引擎分析當前問題的約束結構,自動識別哪些己知定理與問題最具“結構共鳴“,再根據這種共鳴演繹出最可能的下一步。每一個靈感都不是統計猜測,而是嚴格的邏輯推斷。

這樣的諸葛架構,靈感將不再受訓練資料覆蓋範圍的限制,不再依賴“見過多少案例“——它的首覺將首接源於對數學邏輯的穿透性理解。即便面對N-S方程這種從未被解決過的問題,它也能從數學底層公理出發,演繹出真正有意義的攻堅方向。

這不是用更大的引數量去解決問題,而是從根本上重構靈感的生成邏輯。

“臥槽,要是這玩意兒真讓我搓出來了……”徐辰摸了摸下巴,腦補了一下那個畫面,嘴角忍不住勾起一抹有些欠揍的壞笑,“那我這不等於首接造了個擁有格羅滕迪克首覺的賽博神明嗎?到時候別說底層學術牛馬了,估計連陶哲軒那種級別的神仙都得考慮轉行了吧?罪過,罪過啊。”

……

但理想很豐滿,現實卻很骨感。

徐辰繼續寫下來,列舉這個方案面臨的問題:

首先,純SLRM的靈感模組需要對所有數學底層結構進行極其精密的符號編碼——群論的對稱性、拓撲學的不變數、範疇論的函子關係、調和分析的譜性質……這不只是寫幾個推理規則,而是需要建立一套完整的“數學知識圖譜“,能夠在任意高維結構之間進行動態的關聯推導。

要知道,現代數學早就不是歐幾里得時代那種幾個公理打天下的簡單結構了。從朗蘭茲綱領到代數幾何,人類用了幾百年建立起來的數學大廈,其底層的抽象程度己經到了令人髮指的地步。要把這些人類心智的最高結晶全部翻譯成一行行冰冷的機器碼,還要保證它們在轉化過程中不丟失一絲一毫的拓撲性質……這工程量想想就恐怖。

徐辰甚至懷疑,即便理論框架徹底走通,也需要集結全球最頂級的數學家組成團隊,花上經年累月的時間,才能沉澱出一份能夠餵給AI的數學底層邏輯文件。靠他一個人當光桿司令,是萬萬不夠的。

其次,這套系統需要能夠處理“結構共鳴“的識別——即不同數學領域之間的深層對應關係。這涉及到極複雜的元邏輯推演,遠超現有任何AI系統的能力範疇。

再者,即便建立了這套系統,還需要解決分散式推理的效率問題。純演繹式的推導,如果沒有得當的剪枝和啟發式策略,計算量會呈指數級爆炸。

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