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我……尼瑪!

外行很難想象喬澤這番虛心請教說出口後,一眾教授們的心路歷程。

如果不是平日裡壓抑的習慣了,大概此時會有滿茶室的“臥槽!”

這個選題要真特麼能做出來,評什麼長江學者啊,完全可以高調去評國家科技進步獎,再直接去科學院混個院士噹噹算了。

只為了評長江學者太屈才了。

但不管這個選題能不能做出來,喬澤光是將這些概念說出口,就已經讓這些教授坐不住了。

不管喬澤是不是在吹……

初涉群論的人根本不可能將自監督特徵解耦框架跟群論結合起來。

甚至此時有一半的教授都還沒想明白喬澤這個選題想要表達的究竟是個什麼意思。

這特麼已經是非常細化的選題研究方向了。

而且的確有現實指導意義。

這段時間chat gpt已經火出圈了。

各行各業都在被chat gpt轟炸,甚至懷疑自己的工作可以被這種最先進的人工智慧技術所取代。

如果華夏真能開發出業界公認比chat gpt更優秀的人工智慧程式,再多幾個人為這小子搖旗吶喊,國家科學進步獎還真說不定會破格頒發。

但這特麼應該是一個還沒上大學的高中生考慮的事嗎?

雖然面前茶香四溢,但這茶卻是真有些喝不下了。

……

“你是怎麼想到這個命題的?”崩潰之後有人問道。

喬澤耐心解釋道:“因為我用過chat gpt,我覺得現在的模型有黑盒特性以及有偏預測的問題,所以覺得把因果推斷模型帶入可以實現模型的魯棒性跟可解性。現在類似的技術過於依賴大資料,就會造成高維性、連續性跟耦合性。

尤其是在很多變數選擇上,所觀測到的變數之間本就是天然解耦的,比如辛普森悖論。如果我們能用群論方法把傳統因果模型框架帶入,就能改變這種情況。”

張春雷跟著問道:“那你知道這個命題有多難嗎?有沒有想過進行這個課題研究需要解決多少難點?”

喬澤點了點頭道:“有啊。最大的困難是要找到一個具備普適性的不變數,或者想辦法拆分出變與不變,來讓計算機理解;次難點是變數本身的互相解耦,需要找到一個辦法平衡;以及如何嵌入到現在的深度學習模型中,讓兩者不會相互衝突。這大概是最難的三個點了。”

教授們愕然……

這特麼像是真的仔細琢磨過啊!

張春雷更是神色慎重的盯著喬澤好一會,然後抬起頭看向坐在旁邊一言不發,隨喬澤表現的李建高,直接問道:“小李,你把這孩子帶在身邊有多久了?”

李建高拿起手機看了眼,又露出了一個苦笑:“大概四個半小時吧。”

張春雷愣了愣,隨後又看向沒任何表情變化的喬澤,問道:“喬澤,你從什麼時候開始跟誰系統學習數學知識的?”

喬澤想了想,才搖了搖頭說道:“我沒系統學習過。”

張春雷皺了皺眉頭問道:“那你對於群論的理解,以及你剛才說的那些是怎麼想到的?”

喬澤的回答雖然慢了半拍,但很仔細:“我網上看到一個很有意思的問題,只要去思考這個問題,就能讓我感覺腦子變得清醒些。然後我就入迷了。後來發現,光靠課本上的知識,根本找不到頭緒,然後我就在網上找資料學習。

大概就是先了解想解決這個問題需要學習哪些東西,我就去網上搜集哪方面的影片課程。目前看了一部分網上的高數課程,還有微積分、線性代數、幾何學、代數幾何、放射幾何、射影幾何、群論基礎、現代物理理論基礎、高能物理

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