第95章 该说谢谢的是我们

  群论驱动下的ai模型核心並不在於“记忆”，而在於“特徵拆解与逻辑重构”。

  区別於现有ai的“记忆式应答”，这套框架能自主思考一些笼统的大概念，拆解成独立且清晰的特徵维度，再用群论的逻辑建立起维度间的关联，却绝不会混淆各个维度的底层特徵，实现了真正意义上的“精准解耦”。

  而且，不同於那些顶尖模型需要调用繁杂的预设模板、依赖海量样本校准，在“小智”系统的后台日誌里，只需要一行简洁清晰的特徵解耦路径。

  这意味著它真正“学会了理解问题的本质”，哪怕是从未见过的特徵组合，比如“紫色的苹果”“黑色的梨”，只要给出基础特徵，它就能瞬间完成精准的特徵解耦与逻辑判断，无需额外训练，也能保持绝对的精准度。

  “这个例子展示了框架的推理能力。”

  肖宿平静地说，“在群论框架下，笼统的概念可以从更基础的空间关係和动作对称性中推导出来，不需要后台输入大量的数据。”

  他顿了顿，补充了一句：“这还只是初步实现。理论上，如果算力足够，框架可以扩展到更复杂的逻辑推理和常识理解。”

  台下，钱卫华院士猛地抬起头，眼神锐利。

  算力足够？

  他是搞超算的，太清楚这句话的分量了。

  很多ai模型理论很漂亮，但一到实际部署，计算开销就大到无法承受。

  而肖宿这个框架，从数学结构上看，似乎天然適合併行计算……

  “群论的部分讲完了。”

  肖宿看了眼时间，刚好过去一小时十分钟，“接下来用二十分钟，讲一下周氏猜想证明中的一个方法技巧，和刚才的內容有关。”

  台下所有人都精神一振。