群论驱动下的ai模型核心並不在於“记忆”,而在於“特徵拆解与逻辑重构”。
区別於现有ai的“记忆式应答”,这套框架能自主思考一些笼统的大概念,拆解成独立且清晰的特徵维度,再用群论的逻辑建立起维度间的关联,却绝不会混淆各个维度的底层特徵,实现了真正意义上的“精准解耦”。
而且,不同於那些顶尖模型需要调用繁杂的预设模板、依赖海量样本校准,在“小智”系统的后台日誌里,只需要一行简洁清晰的特徵解耦路径。
这意味著它真正“学会了理解问题的本质”,哪怕是从未见过的特徵组合,比如“紫色的苹果”“黑色的梨”,只要给出基础特徵,它就能瞬间完成精准的特徵解耦与逻辑判断,无需额外训练,也能保持绝对的精准度。
“这个例子展示了框架的推理能力。”
肖宿平静地说,“在群论框架下,笼统的概念可以从更基础的空间关係和动作对称性中推导出来,不需要后台输入大量的数据。”
他顿了顿,补充了一句:“这还只是初步实现。理论上,如果算力足够,框架可以扩展到更复杂的逻辑推理和常识理解。”
台下,钱卫华院士猛地抬起头,眼神锐利。
算力足够?
他是搞超算的,太清楚这句话的分量了。
很多ai模型理论很漂亮,但一到实际部署,计算开销就大到无法承受。
而肖宿这个框架,从数学结构上看,似乎天然適合併行计算……
“群论的部分讲完了。”
肖宿看了眼时间,刚好过去一小时十分钟,“接下来用二十分钟,讲一下周氏猜想证明中的一个方法技巧,和刚才的內容有关。”
台下所有人都精神一振。
重头戏来了。
周氏猜想的证明论文虽然发表在《数学年刊》上,但那是经过严格压缩和简化的版本。
很多关键的证明技巧、思考过程、中间引理,都没有详细展开。现在肖宿要讲“其中一个技巧”,这可能是全世界第一次公开这些细节。
“证明的核心是构造一个特殊的模形式。”
肖宿调出了新的ppt,上面是一串复杂的数学表达式,“这个模形式的傅立叶係数,包含了梅森素数分布的信息。但直接构造很难,我用了群表示论中的一个技巧……”
他转身在白板上写下一行公式:
Φ(s)=Σl(π,s)?x
“这里l(π,s)是自守l函数,x是某个狄利克雷特徵。关键是要证明,这个张量积在特定条件下的零点分布,决定了梅森素数的分布规律。”
讲堂里安静得可怕。
如果说刚才讲群论ai时,还有一小部分人能勉强听懂,那么现在,台下百分之九十的人已经彻底迷失了。
自守l函数?
狄利克雷特徵?
张量积?
这些词单个拿出来都够学一个学期,现在肖宿轻描淡写地组合在一起,还说是“一个技巧”?
“我……我裂开了。”
一个数学系的博士生喃喃自语,“我这五年博士白读了。”
他旁边的教授苦笑著摇头:
“別说你,我也只能听懂大概。这孩子……已经把数论和表示论玩出花了。”
姚毅智院士虽然主要搞ai,但数学功底极其扎实。
他紧盯著白板上的公式,大脑飞速运转。
突然,他眼睛一亮,抓住了一个关键点。
“原来如此……”
姚院士低声对身边的博士生说,“他把素数分布问题,转化成了自守表示的特徵標计算。这个对应关係……太巧妙了。”