“簡單來說，我們的目標是透過群論的對稱性原理，讓ai能夠自主地從原始資料中解耦出獨立的特徵因子，而不需要海量的人工標註資料。這相當於讓ai學會‘思考’而不是‘記憶’。”

陳景明院長微微頷首。

作為數學院院長，他雖然不是專門做ai的，但對群論和機器學習交叉領域的前沿動態一直很關注。

他知道這個方向的難度，全球頂尖實驗室都在嘗試，但進展緩慢。

“具體成果呢？”江明遠更關心實際的東西。

周瑾看向肖宿，見肖宿點頭，才繼續說道：

“我們在肖宿設計的基礎框架上，搭建了一個原型系統。林硯負責資料預處理，他整理了一個包含數百萬張未標註影像的資料集；蘇芮負責程式碼實現和系統除錯；劉浩然負責算力協調和文獻支援。而我，主要負責群論部分的演算法最佳化。”

他頓了頓，語氣裡帶上了一絲壓抑不住的興奮：

“一週前，我們完成了第一輪訓練。然後我們得到了一個意外的驚喜。”

“什麼驚喜？”顧清塵追問。

“系統自主生成了一段程式碼模組，”周瑾說，“一段我們從未設計過的、用於特徵解耦後語義對齊的最佳化演算法。而且這段演算法，經過驗證，比現有任何公開方案都要高效。”

陳景明坐直了身體：

“自主生成？你是說ai自己‘想’出來的？”

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