在徐辰為了生物資訊學閉關修行的某天，徐辰接到了朱宋純教授的電話。
電話那頭，朱教授的聲音略顯疲憊。
“徐辰，路鋪好了。那篇論文你可以發了。”
“好的，朱老師。”
徐辰沒有多問。他知道，這簡簡單單的一句話背後，是無數個部門、無數個頂尖團隊幾天幾夜不眠不休的博弈與佈局。
結束通話電話，徐辰打開了ICML的投稿系統。
點選，上傳，確認。
一套流程行雲流水，雖然己經截稿，但是靠著朱宋純院長提供的許可權，還是進入了審稿佇列裡。
緊接著，他又登入了arXiv預印本網站。
雖然ICML的審稿結果還要等一段時間，但按照學術界的慣例，先把論文掛在arXiv上“佔坑”是必須的。
2025年8月26日，下午3點。
一篇題為《Logic Is Also You Need》的論文，悄無聲息地出現在了arXiv的機器學習板塊。
……
然而，預想中的轟動並沒有立刻發生。
arXiv每天更新的AI論文成百上千，徐辰這篇論文就像一滴水匯入了大海，連個浪花都沒激起來。
原因很簡單。
首先，AI圈子太浮躁了。大家每天都在追逐最新的SOTA，看誰的模型引數更大，誰的Demo更炫酷。對於這種滿篇都是微分幾何、流形拓撲的“硬核理論”論文，絕大多數工程師看一眼摘要就頭大，首接划走了。
其次，驗證成本太高。
數學論文，只要邏輯通了就是通了。但AI論文，你說你效果好，別人得復現出來才算數。而復現徐辰這個模型，不僅需要重寫底層的運算元，還需要不菲的算力。在沒有看到確鑿的“神蹟”之前，沒人願意花這個冤枉錢。
Reddit網站的機器學習板塊，倒是有人發了個帖子提到了這篇論文，但回覆寥寥。
【使用者A】：來了一個“Is Also You Need”？現在的標題黨真是夠了。
【使用者B】：等等，作者是 Xu？怎麼這麼眼熟，是那個數學天才嗎？
【使用者C】：好像還真是他。不過術業有專攻吧，搞數論的來搞深度學習？我看了眼論文，全是微分幾何和流形分佈……太硬核了，完全看不懂。
【使用者D】：沒有GitHub連結？沒有HuggingFace權重？那這就是純理論推導唄。散了散了，等什麼時候有人復現了再說。
正如朱宋純所預料的那樣，西方的學術界和工業界，對來自華國的AI學術成果有著天然的傲慢。
在他們眼裡，AI的中心在矽谷，在OpenAI，在谷歌。一箇中國的數學系大一新生，寫了一篇滿是數學公式、沒有一行程式碼的論文，能有什麼價值？
大多數研究員點開PDF，看到第二頁那密密麻麻的“Gumbel-Box”推導公式時，就首接勸退關閉了。
“太理論了。”
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