“簡單來說，我們的目標是透過群論的對稱性原理，讓AI能夠自主地從原始資料中解耦出獨立的特徵因子，而不需要海量的人工標註資料。這相當於讓AI學會‘思考’而不是‘記憶’。”
陳景明院長微微頷首。
作為數學院院長，他雖然不是專門做AI的，但對群論和機器學習交叉領域的前沿動態一直很關注。
他知道這個方向的難度，全球頂尖實驗室都在嘗試，但進展緩慢。
“具體成果呢？”江明遠更關心實際的東西。
周瑾看向肖宿，見肖宿點頭，才繼續說道：
“我們在肖宿設計的基礎框架上，搭建了一個原型系統。林硯負責資料預處理，他整理了一個包含數百萬張未標註影像的資料集；蘇芮負責程式碼實現和系統除錯；劉浩然負責算力協調和文獻支援。而我，主要負責群論部分的演算法最佳化。”
他頓了頓，語氣裡帶上了一絲壓抑不住的興奮：
“一週前，我們完成了第一輪訓練。然後……我們得到了一個意外的驚喜。”
“什麼驚喜？”顧清塵追問。
“系統自主生成了一段程式碼模組，”周瑾說，“一段我們從未設計過的、用於特徵解耦後語義對齊的最佳化演算法。而且這段演算法，經過驗證，比現有任何公開方案都要高效。”
陳景明坐直了身體：
“自主生成？你是說……AI自己‘想’出來的？”
“是的。”
周瑾肯定道，“基於群論的結構約束，系統在特徵解耦過程中，自動發現了一種更優的語義空間組織方式，並由此推匯出了相應的最佳化演算法。這證明了我們的框架確實能夠實現一定程度的‘自主推理’。”
實驗室裡一片寂靜。
顧清塵和陳景明對視一眼，都看到了對方眼中的震驚。
自主生成演算法。
這已經不僅僅是“特徵解耦”的範疇了，這觸碰到了“AI自主創新”的邊緣。
雖然還只是非常初步的、受嚴格約束下的創新，但這一步的意義，不亞於人類第一次看到機器自己下贏一盤棋。
“演示一下。”陳景明沉聲道。
周瑾看向肖宿，肖宿已經在電腦上操作起來。
幾秒鐘後，實驗室的大螢幕亮起，顯示出一個簡潔的互動介面。
介面中央是一個對話方塊，上方寫著系統的名字：“小智”。
“這是我們基於框架構建的一個對話代理原型。”
周瑾解釋道，“它不像傳統聊天機器人那樣依賴於龐大的語料庫和模式匹配，而是真正理解語言背後的邏輯結構。浩然，你來演示一下。”
劉浩然早就躍躍欲試了。
他走到電腦前，將一組資料輸入系統：
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