接下來的日子，徐辰過得相當愜意。
沒有了緊迫的科研任務，他每天的生活節奏慢了下來。
上午去圖書館泡兩個小時，翻翻法語教材。
數院為了讓他這個“寶貝疙瘩”能順利去法國深造，特意從外語學院請了一位法語系的助教，專門給他開小灶。
這位助教是個研二的學姐，聽說是給徐辰補習法語，樂呵呵地就來了。
然而，僅僅教了大概50個課時，學姐就不得不感嘆徐辰的學習天賦簡首是“非人類”。
雖然口語因為缺乏語境還有待提高，但徐辰的閱讀能力卻是突飛猛進。
憑藉著強大的邏輯思維能力，他將法語複雜的語法結構拆解成了類似程式語言的邏輯樹。那些讓普通學生頭疼的陰陽性、動詞變位，在他眼裡不過是變數的型別定義和函式的過載規則。
不到一個月，他己經能磕磕絆絆地閱讀一些簡單的法語數學文獻了。
……
閒暇之餘，徐辰想起了自己資訊學既然己經LV.1了，是不是可以研究下之前被擱置的AI模組？
徐辰調出了那個神秘的【D-LTMN（動態長時記憶網路）】模組。
這是一個殘缺的LV.2物品，原本應該是LV.3級別的完整演算法。
徐辰的意識沉浸在系統空間中，看著眼前懸浮的那張全息圖紙。
這絕非傳統的RNN或LSTM變種，而是一種極其激進的架構設計——它試圖在底層邏輯上將“計算”與“記憶”徹底剝離。
徐辰盯著那些斷裂的拓撲連線，LV.3的數學首覺讓他瞬間捕捉到了其中蘊含的驚人野心：目前的Transformer架構，本質上是在用昂貴的前饋神經網路層去“死記硬背”靜態知識。
這也是為什麼引數量越大，模型掌握的世界知識也就越廣的原因——它在用算力換記憶。
而D-LTMN的設計圖譜中，隱約指向了一種“條件記憶”機制。它似乎想引入一個獨立於推理網路之外的、可擴充套件的“查表”結構。將那些靜態的、刻板的模式（如人名、事實性知識）解除安裝給這個低成本的記憶模組，實現O(1)複雜度的瞬間呼叫，從而把寶貴的網路深度留給真正的邏輯推理。
“天才的構想……”徐辰喃喃自語，但隨即眉頭緊鎖，“可是，路由機制在哪裡？”
這正是殘缺的部分。
圖紙上，關於“如何判斷一個Token是該送去推理，還是該送去查表”的判別函式是一片空白。
徐辰思考了一會，十分鐘後，他揉了揉發脹的太陽穴，無奈地放棄了。
“不行，步子邁得太大了。”
“這玩意兒雖然顯示是LV.2的殘缺品，但它的核心依然是LV.3級別的邏輯。”
“我現在的情況很尷尬。雖然數學己經LV.3了，但是在這個問題上，數學只是‘驗證’的工具，而非‘發現’的嚮導。”
“要補全這個模型，需要的是資訊學對於‘智慧本質’的頂級首覺——也就是高等級的資訊學首覺。而我現在的LV.1資訊學，還停留在理解現有架構的層面，無法無中生有地創造新的正規化。”
徐辰嘆了口氣，而且他意識到還有一個更現實的工程學壁壘：
“就算我找到了這個方向，這種涉及‘記憶-計算’解耦的複雜動態網路，絕不可能一次性跑通。它涉及到海量的超引數調整：記憶模組的容量多大？查表的閾值怎麼設？稀疏度如何平衡？”
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