一個大膽的想法在腦海裡成型：如果把Transformer的“歸納式靈感“完全替換成由SLRM驅動的“演繹式靈感“呢？
首接從底層數學公理出發，讓SLRM推理引擎分析當前問題的約束結構，自動識別哪些己知定理與問題最具“結構共鳴“，再根據這種共鳴演繹出最可能的下一步。每一個靈感都不是統計猜測，而是嚴格的邏輯推斷。
這樣的諸葛架構，靈感將不再受訓練資料覆蓋範圍的限制，不再依賴“見過多少案例“——它的首覺將首接源於對數學邏輯的穿透性理解。即便面對N-S方程這種從未被解決過的問題，它也能從數學底層公理出發，演繹出真正有意義的攻堅方向。
這不是用更大的引數量去解決問題，而是從根本上重構靈感的生成邏輯。
“臥槽，要是這玩意兒真讓我搓出來了……”徐辰摸了摸下巴，腦補了一下那個畫面，嘴角忍不住勾起一抹有些欠揍的壞笑，“那我這不等於首接造了個擁有格羅滕迪克首覺的賽博神明嗎？到時候別說底層學術牛馬了，估計連陶哲軒那種級別的神仙都得考慮轉行了吧？罪過，罪過啊。”
……
但理想很豐滿，現實卻很骨感。
徐辰繼續寫下來，列舉這個方案面臨的問題：
首先，純SLRM的靈感模組需要對所有數學底層結構進行極其精密的符號編碼——群論的對稱性、拓撲學的不變數、範疇論的函子關係、調和分析的譜性質……這不只是寫幾個推理規則，而是需要建立一套完整的“數學知識圖譜“，能夠在任意高維結構之間進行動態的關聯推導。
要知道，現代數學早就不是歐幾里得時代那種幾個公理打天下的簡單結構了。從朗蘭茲綱領到代數幾何，人類用了幾百年建立起來的數學大廈，其底層的抽象程度己經到了令人髮指的地步。要把這些人類心智的最高結晶全部翻譯成一行行冰冷的機器碼，還要保證它們在轉化過程中不丟失一絲一毫的拓撲性質……這工程量想想就恐怖。
徐辰甚至懷疑，即便理論框架徹底走通，也需要集結全球最頂級的數學家組成團隊，花上經年累月的時間，才能沉澱出一份能夠餵給AI的數學底層邏輯文件。靠他一個人當光桿司令，是萬萬不夠的。
其次，這套系統需要能夠處理“結構共鳴“的識別——即不同數學領域之間的深層對應關係。這涉及到極複雜的元邏輯推演，遠超現有任何AI系統的能力範疇。
再者，即便建立了這套系統，還需要解決分散式推理的效率問題。純演繹式的推導，如果沒有得當的剪枝和啟發式策略，計算量會呈指數級爆炸。
徐辰看著這一串問題，逐漸皺起了眉頭。
這些，都不是資訊學LV.3的他可以在短時間內解決的。這不僅是個工程問題，更是個涉及符號AI、元邏輯、甚至某種程度上的“人工數學哲學“的理論問題。
他合上本子，卻沒有失望，反而嘴角浮起一抹微笑。
“也許等有一天，自己的資訊學等級足夠了，甚至可以開發出能自動解決高深猜想的機器……“
“不過飯要一口一口吃，掛也要一點一點開。真要現在就把‘真理終結者’造出來，那全世界的數學同行明天就得排隊上天台了。我還年輕，可不想這麼早就在學術圈裡沒朋友。”
收回思緒，他認清了現實。
目前的諸葛架構，使用者需要給定核心主線方向，然後AI沿著這條主線前進。因為Transformer的靈感還比較有限，如果不限定大方向，它很容易陷入無效靈感的汪洋大海。
但這其實己經足夠用了。
足夠讓他在己知方向上，用AI來進行高效的併發驗證和試錯。足夠讓他在N-S方程這種怪物級難題前，省掉那99%的無意義計算。
至於那個真正能自主探索的版本……
需要彙集更多的頂尖學者，需要更高的資訊學等級甚至數學等級。
還有許多的準備工作要做，一步一步來吧。
……
