第503章 数学AI的训练 一（2 / 2）
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架构设计完成后，剩下的就是把这些高维的抽象概念，转化为可执行的代码。
到了2027年，AI辅助编程早就成了程序员的标配，只要你用自然语言描述清楚需求，AI能瞬间给你生成上千行的框架代码。
徐辰一开始也是这么想的，毕竟能摸鱼谁愿意手敲键盘。
他打开了目前市面上最顶级的代码助手，输入了一系列提示词，试图让它帮自己把“中间表示层与置信度网关的动态协调机制”转化为底层的C++和CUDA核函数。
几分钟后，代码助手吐出了一大串用常规注意力机制拼凑出来的屎山代码。
徐辰定睛一看，血压差点没上来。
“算了，我这个需求还是超纲了。”
徐辰无语地关掉了代码助手，揉了揉太阳穴。
果然，对于这种前无古人、甚至连概念都是刚刚被他创造出来的全新底层架构，现有的AI根本理解不了那些复杂的现代数学词汇。如果要把这些高维拓扑和符号逻辑的细节掰碎了，一个个喂给代码助手，那他花在调整提示词、排查生成代码的逻辑漏洞上的时间，反而还不如自己从头手敲来得快。
“算了，求人不如求己。”
徐辰挽起袖子，十指搭在键盘上。凭借着LV.3信息学的恐怖底蕴，他的大脑仿佛化作了一个人形编译器。一行行优美且极其底层的代码如流水般在屏幕上倾泻而下。
好在SLRM和Transforr本身已经有现成的开源底层库，徐辰的核心工作，是亲手重写两者之间的跨模态通信接口，并植入自己独创的张量校验算法。
一连几天，除了吃饭睡觉，徐辰几乎都在疯狂敲击键盘。
数天后的一个深夜，随着徐辰按下回车键，编译器的终端框里跳出了一行绿色的字符：【BuildSuess（编译成功）】。
这是第一个Deo（演示）版本。徐辰随便喂了几个简单的线性代数定理进去，看着屏幕上AI如同庖丁解牛般，先由Transforr生成了多条可能的证明思路，然后SLRM逐一评估每条思路的逻辑强度，最终优先挑选了最简洁且最严谨的那条路径，给出了完美的证明过程。
“逻辑闭环，两个系统的协调也没有产生冗余延迟。“徐辰靠在椅子上，长舒了一口气。
他终于搓出了一个真正意义上的“数学引擎“。
……
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