一行行优美的latex排版公式如瀑布般在屏幕上倾泻而下。辅助线的构造、代数变形的技巧、数论同余的巧妙放缩……模型不仅给出了答案，而且步骤详尽、逻辑严丝合缝，甚至在某些题目的解法上，比官方给出的標准答案还要简洁漂亮。
    “有意思，再来！”
    徐辰眼睛一亮，立刻將剩下的9道imo压轴题，一道接一道地餵了进去。
    无一例外，每一道题都在数分钟內被完美拆解。
    “10道题全对，平均每道题用时基本不超过十五分钟。”徐辰对照了一遍答案，眼底满是惊嘆。
    或许外行会觉得解一道题花十几分钟有点慢，但在2027年的ai agent时代，並不追求秒出结果，而是通过反覆拆解、推演、排雷来確保绝对正確率的运行模式，才是攻克严肃科学难题的真正利器。
    只用了7天时间的训练，极小的参数量，却直接把上一代ai架构按在地上无情摩擦！
    但这在计算机科学领域，其实再正常不过。这就如同当年横空出世的transformer架构，仅仅用上一代rnn几分之一的参数量和极短的训练时间，就直接打爆了所有的自然语言测试榜单，开启了大模型时代。底层核心架构的代际碾压，就是这么不讲道理！
    ……
    但这还不够。imo的常规题，虽然需要极高的智商，但依然在高中生知识范畴內，徐辰决定稍微再超纲一些，测试一下这个模型面对“超纲”和“灵感”时的极限。
    最合適的题目，其实就是徐辰当年参加数学imo时的魔鬼第六题，那个题目略微超纲，而且需要很强的数学直觉。
    按下回车。
    这一次，屏幕上的光標停住了。
    一分钟过去了，没有输出。
    十分钟过去了，依然没有输出。
    终端后台的资源监控器上显示，lpu集群的占用率已经飆升到了100%，风扇的嘶吼声仿佛在诉穿著这台机器正在经歷怎样的脑力风暴。
    徐辰没有急著去打断它，他知道，对於slrm主导的逻辑引擎来说，没有输出，就意味著它正在庞大的逻辑树中进行疯狂的深度搜索和自我验证。
    这一等，就是整整一天一夜。
    直到第二天的傍晚，徐辰靠在椅子上快要睡著的时候，音箱里突然传来了“叮”的一声清脆提示音。
    徐辰猛地睁开眼，看向屏幕。
    洋洋洒洒將近二十页的推导过程，赫然呈现在屏幕上！在最后一行，那个熟悉而绝对正確的结论，安静地躺在那里。
    “臥槽……真做出来了？”
    徐辰倒吸了一口凉气，立刻精神抖擞地开始逐行审查这二十页的推导过程。
    ……
    十几分钟后，徐辰看完了整个证明，脸上的表情变得极其精彩，那是一种既惊嘆又无语的复杂神情。
    “这傢伙，还真是个死脑筋啊。”
    徐辰调出了后台的逻辑生成日誌，仔细復盘了ai的整个思考过程。
    他发现，这台机器的逻辑推演能力，目前看来相当可靠。哪怕是面对长达二十页的超长文本推理，它依然保持了极其恐怖的逻辑准確性，从头到尾没有出现传统大模型那种“推到一半就忘了前提条件”的幻觉！
    这种绝对的逻辑严密性，正是徐辰想要的。在面对n-s方程那种难题时，这种不犯错且持续工作的能力，加强了徐辰攻克ns方程的把握，因为ai可以並行！
    但同时，它的缺点也暴露无遗。
    在证明的第七页，遇到了一个需要用到“代数几何中某个高阶定理”进行跳步的地方，如果换做是一般的数学竞赛生做这道题，他会凭藉直觉，直接引用那个定理，一笔带过，节省大量篇幅，因为这算是一个比较著名的引理。
    但这台ai没有。
    因为它目前的参数量相对较小，“记住”的高阶定理和数学常识並不够丰富。更重要的是，它缺乏那种人类数学家独有的、能在不同领域间自由跳跃的“灵感”。
    但是严格的逻辑限制又不会让他瞎猜，於是在面对那个障碍的时候，ai选择了最笨的办法。
    它没有跳步，而是从最底层的定理出发，硬生生地用穷举和暴力推导的方式，一步步把那个本该直接引用的高级定理给重新证明了一遍！然后再把这个证明结果，带入到原题的步骤中继续往下走。
    这也是为什么，一道原本只需要两三页就能写完的题目，被它硬生生写成了二十页的论文；原本半小时能想通的问题，它用几百台lpu算了整整一天一夜。
    “直觉偏弱，算力来凑；没有灵感，就用暴力穷举把所有死胡同都撞一遍，直到撞出一条真理大道。”
    徐辰看著日誌，忍不住笑出了声。
    这台机器，就像是一个极度偏科、死心眼、但体力无限的超级学霸。它不懂得什么叫“技巧”，也不懂得什么叫“优雅”，它只知道认死理，只要你给它一个方向，它就能用最原始的锄头，生生给你挖穿一座大山！
    “怎么这么像当年的自己……”徐辰忍不住吐槽道。他想起了最初参加竞赛的自己，那时因为没有参加过系统的奥数培训，脑子里没那么多定理公式，遇到难题也是像这样，现场从底层手推引理来解题。
    这个ai，还真让他有点惺惺相惜呢。
    ……
    虽然做法有点笨，但是至少证明了，这套全新的底层模型框架没有任何问题！
    目前只是因为参数量不够大，导致它记住的知识点较少、缺乏直觉跳跃的能力。等到后续参数量扩大並且餵入海量算力后，这台机器应该就能真正完成蜕变，一飞冲天了。
    “辛苦了，0.1版本。”徐辰微笑著拍了拍显示器的边缘，虽然他也知道代码並不在显示器中跑。
    “既然以后要並肩作战，总得给你取个名字吧。”
    徐辰想了想，脑海中浮现出刚才日誌里那密密麻麻、不放过任何一个死角的底层推导过程。这种绝不取巧、步步为营、算无遗策的极致严谨，让他不禁联想到了华夏歷史上那位近乎於“智”的化身。
    “就叫你『诸葛』架构吧。”
    ……