同調映象對稱的這個分支,本質上還是代數幾何的範疇,而代數幾何恰好是徐辰最擅長的領域。所以他在設計釣魚計劃時,就特意把孔採維奇的課題放在了最開始。
因為對徐辰來說,難度是最低的。
相比之下,拉福格教授那邊涉及的朗蘭茲綱領延伸問題,就要麻煩得多。它不只需要處理幾何結構,還牽扯自守表示、伽羅瓦表示以及區域性—整體相容性。邏輯鏈又長又硬,稍微一個區域性條件沒處理好,後面整套證明就會塌。
即便是徐辰,也不敢說自己隨手一喂M1就一定能跑通。
所以,一開始,徐辰就選擇了最簡單的 同調映象對稱理論的幾個課題作為M1的演示樣例。
當然,這個真相最好永遠不要讓孔採維奇知道。
雖然徐辰最初是抱著“先從簡單的開始”的初衷,但是這個行為還是給同調映象對稱理論和孔採維奇增加了不少知名度。
正是因為它相對簡單,它後來竟逐漸成了數學AI領域最經典的入門測試之一。
如果說程式設計世界有“Hello, World!”,機器學習有“手寫數字識別”,那麼在未來的數學AI研究裡,“如何用AI沿著同調映象對稱的路徑完成一輪可驗證的結構性拓展”,很可能就會成為所有後來者繞不開的基本訓練題。
從這個角度看,徐辰無意中把導師的理論,推向了一個學術圈之外的全新高度。
……
徐辰知道孔採維奇教授很有可能現在就在看首播,即使沒有,過不了多久,就會有學生跑去告訴他這個結果,那時候他必然會看這一段影片回放。
既然導師遲早要知道,那不如主動出擊,拍個馬屁,順便再把這位老頑童忽悠到國內來。
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【打卡任務完成,機動車維修技能+1】
【打卡任務完成,雕刻技能+1】
【打卡任務完成,植物學+1】
【打卡任務完成,攀岩技能+1】
【………】
當別人在格子間為了KPI苦熬苦掖,我在珠穆朗峰的冰冷山脊行走;
當別人猶豫是去海島還是景區遊玩,我在徒手攀登酋長岩;
當別人自困於工作與家庭的時候,我已經帶着系統的福利,邁向了詩和遠方——
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【年代文、美食、日常、種田】
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在這個物資匱乏的年代,給食客們一點高標準的美味震撼!
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炒、煸、燒、蒸、炸、煮、鹵、熏……
川菜百味,一菜一格!
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食客們圍着小桌吃蹺腳牛肉,年輕人最愛一毛一串缽缽雞,老饕們對着一盆臨江鱔絲流下了口水……
這一世,錢要好好掙,生活慢慢過。
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