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，估计连陶哲轩那种级别的神仙都得考虑转行了吧？罪过，罪过啊。”
……
但理想很丰满，现实却很骨感。
徐辰继续写下来，列举这个方案面临的问题：
首先，纯SLRM的灵感模块需要对所有数学底层结构进行极其精密的符号编码——群论的对称性、拓扑学的不变量、范畴论的函子关系、调和分析的谱性质……这不只是写几个推理规则，而是需要建立一套完整的“数学知识图谱“，能够在任意高维结构之间进行动态的关联推导。
要知道，现代数学早就不是欧几里得时代那种几个公理打天下的简单结构了。从朗兰兹纲领到代数几何，人类用了几百年建立起来的数学大厦，其底层的抽象程度已经到了令人发指的地步。要把这些人类心智的最高结晶全部翻译成一行行冰冷的机器码，还要保证它们在转化过程中不丢失一丝一毫的拓扑性质……这工程量想想就恐怖。
徐辰甚至怀疑，即便理论框架彻底走通，也需要集结全球最顶级的数学家组成团队，花上经年累月的时间，才能沉淀出一份能够喂给AI的数学底层逻辑文档。靠他一个人当光杆司令，是万万不够的。
其次，这套系统需要能够处理“结构共鸣“的识别——即不同数学领域之间的深层对应关系。这涉及到极复杂的元逻辑推演，远超现有任何AI系统的能力范畴。
再者，即便建立了这套系统，还需要解决分布式推理的效率问题。纯演绎式的推导，如果没有得当的剪枝和启发式策略，计算量会呈指数级爆炸。
徐辰看着这一串问题，逐渐皱起了眉头。
这些，都不是信息学LV.3的他可以在短时间内解决的。这不仅是个工程问题，更是个涉及符号AI、元逻辑、甚至某种程度上的“人工数学哲学“的理论问题。
他合上本子，却没有失望，反而嘴角浮起一抹微笑。
“也许等有一天，自己的信息学等级足够了，甚至可以开发出能自动解决高深猜想的机器……“
“不过饭要一口一口吃，挂也要一点一点开。真要现在就把‘真理终结者’造出来，那全世界的数学同行明天就得排队上天台了。我还年轻，可不想这么早就在学术圈里没朋友。”
收回思绪，他认清了现实。
目前的诸葛架构，用户需要给定核心主线方向，然后AI沿着这条主线前进。因为Transformer的灵感还比较有限，如果不限定大方向，它很容易陷入无效灵感的汪洋大海。
但这其实已经足够用了。
足够让他在已知方向上，用AI来进行高效的并发验证和试错。足够让他在N-S方程这种怪物级难题前，省掉那99%的无意义计算。
至于那个真正能自主探索的版本……
需要汇集更多的顶尖学者，需要更高的信息学等级甚至数学等级。
还有许多的准备工作要做，一步一步来吧。
……