雖然SLRM在工程上有很多缺點要解決，但不妨礙被驗證是有效的。
他將目光投向了系統手稿中的另一個核心模組——動態長時記憶網路（D-LTMN）。
然而，當徐辰滿懷期待地翻開這部分的草稿時，一盆冷水當頭澆下。
太殘缺了。
相比於SLRM部分還算完整的理論框架，D-LTMN這部分簡首就是“災難現場”。
關鍵的圖更新演算法只寫了一半，公式推導到最關鍵的地方突然斷掉，取而代之的是一串亂碼般的墨跡。關於注意力權重如何在圖結構和序列結構之間動態分配的機制，更是隻有寥寥幾句語焉不詳的描述。
“這……這讓我怎麼補？”
徐辰看著螢幕上的殘卷，眉頭緊鎖。
徐辰嘗試著推導了幾步，但很快就卡住了。
這不僅僅是數學問題，更涉及到了極其複雜的認知科學和資訊檢索理論。
“看來，LV.0的資訊學等級，確實是硬傷啊。”
徐辰嘆了口氣，不得不承認現實。
雖然他靠著LV.3的數學首覺，硬生生啃下了SLRM這塊硬骨頭，但那是因為SLRM本質上是一個幾何問題。
而D-LTMN，更多的是一個工程和演算法問題。
沒有足夠的資訊學底蘊，想要憑空補全這些缺失的環節，無異於盲人摸象。
“算了，貪多嚼不爛。”
徐辰果斷放棄了死磕D-LTMN的念頭。
“先把SLRM這碗飯吃到嘴裡再說。”
“只要把這篇關於SLRM的論文發出去，拿到系統的經驗獎勵，把資訊學等級提升到LV.1，到時候再回頭來收拾這個D-LTMN，還不是手拿把掐？”
打定主意後，徐辰不再糾結。
……
不過，在正式整理論文之前，他決定先把“戰績”刷得更漂亮一點。
光有一個CLUTRR資料集的成績，雖然驚豔，但難免會被人質疑是“過擬合”或者“運氣好”。
要讓審稿人閉嘴，最好的辦法就是——全方位碾壓。
他打開了Hugging Face的排行榜，挑選了幾個公認最硬核的邏輯測試集：
- SNLI (Stanford Natural Language Inference)：斯坦福自然語言推理資料集。這是NLI任務的鼻祖，要求模型判斷兩個句子之間的邏輯關係，比如蘊含、矛盾、中立等。雖然經典，但對於大模型來說，依然存在“邏輯陷阱”。
- LogiQA：這是由公務員考試題目組成的邏輯推理資料集，包含演繹推理、歸納推理等多種題型，難度極高，被稱為“AI的智商測試”。
- ProofWriter：這是一個要求模型不僅給出答案，還要生成完整邏輯證明過程（Proof Geion）的資料集。這是對模型邏輯鏈條最嚴苛的考驗。
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