第497章 要不搓個AI助手吧 二
不過，這個新聞展現出的思路，對於徐辰來說確實有一定的啟發。
新聞里的案例，本質上是「人類提供方向+AI負責暴力驗證」。而這，恰好完美契合了徐辰眼下的核心痛點！
論產生新方向的速度和質量，擁有全領域LV4數學等級的他，絕對吊打全世界。他現在缺的根本不是方向，而是一個能不知疲倦幫他驗證這些方向的「超級苦力」！
他回想起了自己這段時間在N-S方程上遭遇的絕境。
他已經嘗試了兩種頂尖的數學工具——代數幾何的纖維叢、微分拓撲的四維葉狀結構，結果全部在最後關頭撞上了死胡同。他現在甚至連一個靠譜的攻堅方向都沒有。
這才是最折磨人的地方。
在現代數學的框架下，能夠用來攻擊N-S方程的底層工具實在是太多了。除了他用過的兩個，還有調和分析中的微局部分析、動力系統里的KAM理論、甚至是可以把流體粒子化的概率論與隨機過程……
徐辰在心裡飛快地算了一筆帳：
以他LV4的腦力，想出一種全新的切入點、搭建一個大框架，大概只需要一個星期左右。 但是，要驗證這個框架到底行不行得通，他必須親手去處理那些極其狂暴的非線性項、去控制指數級爆炸的誤差估計。這種繁瑣到令人作嘔的底層演算，至少需要十多天。
也就是說，試錯一個方向，需要大概20天。、這還不包括中途因為計算錯誤而導致的返工——畢竟當推導長度超過五十頁時，出現符號混用或指標混淆的概率絕對不是零。
如果N-S方程的解法隱藏在第10個方向里，他需要試錯200天，整整半年多。
如果隱藏在第50個、第100個方向里呢？
這還沒算上在這漫長而枯燥的驗算中，極其容易產生的心理內耗和思維疲勞。這是一條能把天才的精力活活耗乾的死路！
但如果……
但如果他能有一個專屬AI呢？一個能夠理解高深現代數學、能夠識別各類誤差、能夠進行符號計算與邏輯驗證的超級工具呢？！
徐辰的呼吸變得急促起來。
「大框架的構建，屬於『消化』和高維度的『生成』，這是我的強項。而那些繁瑣的誤差界限計算、收斂性證明、以及排除錯誤路徑的死胡同排雷，恰恰屬於AI最擅長的『低維生成』和『暴力驗證』！」
徐辰停下腳步，眼睛死死盯著電腦屏幕。
「如果我自己搭建十個不同的拓撲和分析框架，然後把驗證工作同時並發給AI……」
在這個模式下，他可以只花一個月時間，一口氣丟出10種、甚至100種不同的數學構想。然後，讓AI在算力伺服器里，日夜不停地同時替他去「撞牆」、去「試錯」。相當於他同時擁有了一百個分身，每個分身都在並行地驗證不同的數學方向。這種並發處理的威力，在傳統的純人工科研中是完全無法想像的。
只要AI能提前幫他排除掉那些因為「渦旋拉伸」或「粘性耗散」而導致能量爆炸的錯誤路徑，保留下兩三個有希望存活的收斂解，他就可以親自下場，去完成最後的「消化」和「收尾」。
十個方向，原本需要200天。但在AI的並發驗證下，也許僅僅只需要20天就能找到真正的突破口！
這是十倍的效率提升！甚至在面對某些更為複雜的問題時，效率提升可以達到百倍！
……
想到這裡，徐辰的心臟怦怦狂跳。
原本卡在N-S方程面前那座令人絕望的高牆，仿佛被他用這種近乎「開掛」的方式，硬生生地砸出了一條縫隙。
不過徐辰也很清楚，目前的現成AI工具必然無法滿足他的需求。 281號問題這樣的成果被眾人頂上熱搜，本身就說明這已經代表了當前AI的最高水平，甚至可能是運氣好才出來的結果。
新聞標題里那所謂的「獨立證明」，在內行人眼裡絕對要打上一個大大的引號。
更準確的描述應該是，科技巨頭的研究員們把題目「扔給」AI後，經歷了無數次的人工干預，反反覆覆地調試提示詞，才像擠牙膏一樣逼著AI產出了最終結果。
更扎心的是，根據公開的技術報告，AI對這類複雜問題的一次性通過率只有1%到2%。換句話說，有99%的嘗試都以失敗告終，只不過那些失敗案例壓根沒被放出來罷了。281號問題這樣的成果被眾人頂上熱搜，與其說是AI的勝利，不如說是倖存者偏差的完美演繹。
因此，真的要幫到徐辰這個等級的需求，必然需要一個更適合高深數學推導的全新模型。
……
所以唯一的懸念是，打造一個能夠理解極高深現代數學概念的專屬AI工具，需要多長時間？
徐辰盤算了一下。
如果自己跨界去研究並訓練一個專門輔助自己驗算的AI模型，整個開發周期預計在150-180天內完成的話……
原本需要200天才能強行找到NS方程的解法方向，那麼開發AI輔助的時間成本是：180天的AI開發+ 20天的並發驗證= 200天，時間是相當的。也就是只要半年內搞定這個AI，自己就不虧！
更何況，這個AI一旦成型，以後解決其他千禧年難題或黎曼猜想時，同樣可以直接降維打擊！ 這相當於做一次投資，換來終身的科研效率加倍。
這簡直是一本萬利的買賣。
在學術界有一句古老的吐槽：為了避免做5分鐘的繁瑣算術題，數學家願意花5個小時去發明一個新定理。
徐辰現在的心態完美契合了這句話。為了避免陷入長達半年的無聊驗算，他寧願跨界去搶計算機科學家的飯碗，自己搓一個超級AI出來！
反正也不是第一次搶飯碗了！
……
不過，徐辰想到如果真的把這台『賽博學術牛馬』造出來，那未來的學術體系肯定會發生巨大的變化。
自己估計要成「學術滅霸」了。
至於這會不會引發學術界的大地震，那就不是他需要考慮的問題了。
「對不住了，各位同行，我實在是不想手算N-S方程的誤差項了……」
「我想要提前進入工業化學術時代了……」
……
新聞里的案例，本質上是「人類提供方向+AI負責暴力驗證」。而這，恰好完美契合了徐辰眼下的核心痛點！
論產生新方向的速度和質量，擁有全領域LV4數學等級的他，絕對吊打全世界。他現在缺的根本不是方向，而是一個能不知疲倦幫他驗證這些方向的「超級苦力」！
他回想起了自己這段時間在N-S方程上遭遇的絕境。
他已經嘗試了兩種頂尖的數學工具——代數幾何的纖維叢、微分拓撲的四維葉狀結構，結果全部在最後關頭撞上了死胡同。他現在甚至連一個靠譜的攻堅方向都沒有。
這才是最折磨人的地方。
在現代數學的框架下，能夠用來攻擊N-S方程的底層工具實在是太多了。除了他用過的兩個，還有調和分析中的微局部分析、動力系統里的KAM理論、甚至是可以把流體粒子化的概率論與隨機過程……
徐辰在心裡飛快地算了一筆帳：
以他LV4的腦力，想出一種全新的切入點、搭建一個大框架，大概只需要一個星期左右。 但是，要驗證這個框架到底行不行得通，他必須親手去處理那些極其狂暴的非線性項、去控制指數級爆炸的誤差估計。這種繁瑣到令人作嘔的底層演算，至少需要十多天。
也就是說，試錯一個方向，需要大概20天。、這還不包括中途因為計算錯誤而導致的返工——畢竟當推導長度超過五十頁時，出現符號混用或指標混淆的概率絕對不是零。
如果N-S方程的解法隱藏在第10個方向里，他需要試錯200天，整整半年多。
如果隱藏在第50個、第100個方向里呢？
這還沒算上在這漫長而枯燥的驗算中，極其容易產生的心理內耗和思維疲勞。這是一條能把天才的精力活活耗乾的死路！
但如果……
但如果他能有一個專屬AI呢？一個能夠理解高深現代數學、能夠識別各類誤差、能夠進行符號計算與邏輯驗證的超級工具呢？！
徐辰的呼吸變得急促起來。
「大框架的構建，屬於『消化』和高維度的『生成』，這是我的強項。而那些繁瑣的誤差界限計算、收斂性證明、以及排除錯誤路徑的死胡同排雷，恰恰屬於AI最擅長的『低維生成』和『暴力驗證』！」
徐辰停下腳步，眼睛死死盯著電腦屏幕。
「如果我自己搭建十個不同的拓撲和分析框架，然後把驗證工作同時並發給AI……」
在這個模式下，他可以只花一個月時間，一口氣丟出10種、甚至100種不同的數學構想。然後，讓AI在算力伺服器里，日夜不停地同時替他去「撞牆」、去「試錯」。相當於他同時擁有了一百個分身，每個分身都在並行地驗證不同的數學方向。這種並發處理的威力，在傳統的純人工科研中是完全無法想像的。
只要AI能提前幫他排除掉那些因為「渦旋拉伸」或「粘性耗散」而導致能量爆炸的錯誤路徑，保留下兩三個有希望存活的收斂解，他就可以親自下場，去完成最後的「消化」和「收尾」。
十個方向，原本需要200天。但在AI的並發驗證下，也許僅僅只需要20天就能找到真正的突破口！
這是十倍的效率提升！甚至在面對某些更為複雜的問題時，效率提升可以達到百倍！
……
想到這裡，徐辰的心臟怦怦狂跳。
原本卡在N-S方程面前那座令人絕望的高牆，仿佛被他用這種近乎「開掛」的方式，硬生生地砸出了一條縫隙。
不過徐辰也很清楚，目前的現成AI工具必然無法滿足他的需求。 281號問題這樣的成果被眾人頂上熱搜，本身就說明這已經代表了當前AI的最高水平，甚至可能是運氣好才出來的結果。
新聞標題里那所謂的「獨立證明」，在內行人眼裡絕對要打上一個大大的引號。
更準確的描述應該是，科技巨頭的研究員們把題目「扔給」AI後，經歷了無數次的人工干預，反反覆覆地調試提示詞，才像擠牙膏一樣逼著AI產出了最終結果。
更扎心的是，根據公開的技術報告，AI對這類複雜問題的一次性通過率只有1%到2%。換句話說，有99%的嘗試都以失敗告終，只不過那些失敗案例壓根沒被放出來罷了。281號問題這樣的成果被眾人頂上熱搜，與其說是AI的勝利，不如說是倖存者偏差的完美演繹。
因此，真的要幫到徐辰這個等級的需求，必然需要一個更適合高深數學推導的全新模型。
……
所以唯一的懸念是，打造一個能夠理解極高深現代數學概念的專屬AI工具，需要多長時間？
徐辰盤算了一下。
如果自己跨界去研究並訓練一個專門輔助自己驗算的AI模型，整個開發周期預計在150-180天內完成的話……
原本需要200天才能強行找到NS方程的解法方向，那麼開發AI輔助的時間成本是：180天的AI開發+ 20天的並發驗證= 200天，時間是相當的。也就是只要半年內搞定這個AI，自己就不虧！
更何況，這個AI一旦成型，以後解決其他千禧年難題或黎曼猜想時，同樣可以直接降維打擊！ 這相當於做一次投資，換來終身的科研效率加倍。
這簡直是一本萬利的買賣。
在學術界有一句古老的吐槽：為了避免做5分鐘的繁瑣算術題，數學家願意花5個小時去發明一個新定理。
徐辰現在的心態完美契合了這句話。為了避免陷入長達半年的無聊驗算，他寧願跨界去搶計算機科學家的飯碗，自己搓一個超級AI出來！
反正也不是第一次搶飯碗了！
……
不過，徐辰想到如果真的把這台『賽博學術牛馬』造出來，那未來的學術體系肯定會發生巨大的變化。
自己估計要成「學術滅霸」了。
至於這會不會引發學術界的大地震，那就不是他需要考慮的問題了。
「對不住了，各位同行，我實在是不想手算N-S方程的誤差項了……」
「我想要提前進入工業化學術時代了……」
……