雖然徐辰心裡很清楚，系統出品，必屬精品。
這份LAART演算法，絕對不僅僅是一個只能在實驗室裡跑分的“玩具”，它擁有著走出象牙塔、在產業界大殺西方的潛力。
但是，知道是一回事，讓別人相信是另一回事。
如何說服那些只看短期財報的科技巨頭，投入數以百億計的資源去重構他們的底層架構？如何說服那些精明的風險投資人，相信一個大一新生的“數學構想”能顛覆萬億級的AI市場？
這需要極強的商業談判能力、資源整合能力，甚至是一點點“忽悠”的藝術。
這些，都是另一個維度的能力考驗。
而這些，都不是徐辰擅長的，也不是他想做的。
更重要的是，徐辰對自己手中的籌碼有著極其清醒的認知。
“畢竟，這只是一個等級2的物品。”
徐辰在心中默默評估著，眼神透著一絲冷靜的理智。
“即使我把它完全修復，也就是等級3的水平。類比之前那個關於哥德巴赫猜想稀疏解的證明，它確實是一個重要的突破，但更多的是象徵意義和方向性的指引。”
“它證明了‘邏輯增強’這條路是可行的，就像那個稀疏解證明了‘TT變換’是有效的一樣。但距離真正的AGI，距離那個能像人類一樣思考、推理、創造的終極智慧，還差得很遠。”
“況且，目前我還只完成了其中的一個模組——SLRM。剩下的D-LTMN（動態長時記憶網路），那才是真正的硬骨頭。”
既然不是“終極武器”，那就沒必要像守財奴一樣藏著掖著。
“所以，最好的方式，就是把它變成一篇頂刊論文。”
“讓全世界最聰明的工程師去幫我完善它，去幫我驗證它。讓那些擁有海量算力和資料的科技巨頭，去為這個‘不成熟’的想法買單。”
“而我，只需要站在巨人的肩膀上，去摘取那顆最璀璨的果實——完成系統的主線任務，拿到那寶貴的經驗值和獎勵。”
“這才是最高效的玩法。”
……
確定了方向，徐辰便正式開啟了這場枯燥的“煉丹”閉關。
上一次的Demo測試，主要是為了驗證SLRM模組在數學原理上的可行性。
而這一次，他要驗證的是一個更具商業價值的假設——搭配常用的LLM基模做測試。
既然SLRM是一個獨立的邏輯外掛，那麼理論上，它應該可以搭配任何一個現有的Transformer模型使用。
徐辰的目光鎖定在了開源社群的熱門模型——Qwen-7B上。
這是一個典型的“小模型”。雖然在通用對話上表現不錯，但在面對CLUTRR這種需要多步邏輯推理的硬核任務時，它的表現只能用“慘不忍睹”來形容。
徐辰先查了一下Qwen-7B在CLUTRR上的成績，結果不出所料：45.2%。
這基本上就是瞎猜的水平。對於複雜的親屬關係推理，7B引數的小腦瓜顯然不夠用。
“很好，起點夠低，反差才夠大。否則展現不出SLRM的威力。”
