喬源想了想，然後突然笑了。
“還記得不？上次我接受採訪吐槽了懂乎。然後懂乎的一個經理打電話說我提交的認證稽核資訊不知道什麼原因被ai否了。
所以哪可能這麼厲害？創新的理論需要新的正規化。我們最多也只能拿已有論文去訓練。
創新的論文往往會有新的框架跟理論體系。所以用這玩意兒來審稿肯定是不行的。
我只是希望它能把那些很水的論文給分辨出來。從龐雜的文獻庫裡找出真正有用的論文。”駱餘馨點了點頭，隨後狐疑的看向喬源，問道：“目標這麼明確說明你仔細考慮過了？聊聊？”喬源點了點頭，說道：“的確想過一些。首先核心檢索層，我覺得可以施加一個語義擴散噪聲，首先用嵌入式模型把論文對映到向量空間。
不一樣的地方在於它不是直接檢索最接近的東西。而是在向量空間裡進行語義的隨機遊走。比如我讓它找幾何分析的創新論文，它會有一個思維擴散，偏微分方程、資訊幾何甚至拓撲量子場等等各個局域都會同步檢索。”
駱餘馨點了點頭，立刻開口追問道：“找到了，然後呢？如何實現所謂的學術審美？”
“哎”
喬源嘆了口氣，才開口說道：“的確想過一些，不過都是些不太成熟的想法。”
“比如訓練模型的時候除了基礎的論文指標，比如引用量、期刊聲望加成等等這些，再增加一個反共性的識別器。
給一些引用量不高，但方法新穎，又或者爭議很大思想超前的文獻增加權重？
至於論文過濾這塊，需要這個人工智慧不止判斷對錯，還要識別價值。這的確挺難。
這需要ai能夠對比跟計算已知結論的複雜表述比例，可以檢測符號濫用，以及擁有論證鏈冗餘度分析的能力
我知道這系統挺複雜的，所以就是想試試而已。但萬一成功了，以後可就方便多了。”
駱餘馨建議道：“不如直接跟微軟合作？你知道微軟的iean不？這證明器他們做了十多年了。”這顯然是有的放矢。
畢竟喬源是微軟求而不得的男人，還有對面大人物的聯絡方式。肯定有得聊。
喬源搖了搖頭，說道：“還是算了吧。我跟微軟不熟，真要合作很麻煩。
而且有這個想法後我專門去了解過lean。其實我的思路跟微軟完全不一樣。
他們的lean嚴格意義上來說是做減法。把數學模糊的部分全部去掉，只留下邏輯骨架。我要設計的ai則是需要它能理解論文作者的直覺跟思想脈絡。當然證明過程也是需要考慮的算了，我直接跟你說數學命題吧。
一個由數學文獻構成的拓撲空間k，對於任意給定的研究前沿子流形，總存在一個唯一的最有噪聲分佈n，使得沿著由n生成的隨機路徑，首次擊中一個更高維度的創新子流形“的期望時間最小化。也就是咦，這裡競然沒有黑板。”
喬源說著說著，就想直接把他腦子裡浮現出的公式給寫下來。
可惜了這裡不是江大的辦公室。
駱餘馨隨手從兜裡掏出了一支筆遞給了喬源。
喬源接過筆，直接拿起桌上的一個本子，寫下了一串公式。
說完，喬源看向駱餘馨問道：“是不是有點異想天開了？”
駱餘馨沒直接回答這個問題，而是反問道：“你怎麼想到的？”
喬源答道：“有為雅典娜的凝視專案。我覺得既然分佈最佳化系統最終會收斂到最優解分佈。那麼設計一個系統在迭代海量文獻過程中，內部價值判斷標準應該也能收斂到一個穩定狀態。無非就是要找到一個絕佳的平衡點。既然能搞定雅典娜的凝視，沒道理做不出這樣一個ai。當然效果如何我現在也不敢保證。不過我覺得可以嘗試一下。哪怕效果不及預期，應該也能有所幫助。”
“女”
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