科技帝国从穿越三体开始 第273节

　　冯永兴眼睛瞪大，不敢相信地看着杨学斌。

　　杨学斌笑呵呵地说道：“那是因为我一直以来都没有遇到那个让我心动的女孩子。现在我遇到了，下半生自然要为她守身如玉，努力工作，赚钱养家。”

　　冯永兴狐疑道：“真的假的，那人是谁？”

　　杨学斌道：“郝晓晞，说了你也不知道。”

　　“好吧。”

　　冯永兴点头，表示他真不知道。

　　他心中好奇，真想见见这个郝晓晞，竟然可以降服杨学斌这匹烈马。

　　“如此也好。以你的天赋，只要认真做研究，肯定能够成为最顶级的数学家，也是当前我们人类文明最急需的人才。”

　　数学，是自然科学的基础。

　　在重工业完全畸形化发展的这个时代，数学家的地位和作用日渐突出。

　　……

　　坐在书桌前，杨学斌拿出自己的课题：《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》，主要用拓扑学（研究形状在连续变形下不变性质的数学）这把“尺子”，去丈量和理解AI神经网络内部的运作机制。

　　看着课题，杨学斌发现他只是微微思考，就有无数的数学公式在他脑海中浮现，他感觉自己就像是一台超级计算机，在快速推演着这个课题。

　　随着他思考深入，脑海中的验算也越来越复杂。

　　半个小时。

　　杨学斌空洞的眼神才出现神采，他从推演中退出，摇了摇头。

　　不是没收获，而是已经成功了。

　　完全没有挑战性。

　　仅仅是靠心算，他就完成了这篇论文的推演，接下来只需要写出来，就能顺利完成毕业论文，获得博士学位。

　　但，这不是他想要的。

　　他要一鸣惊人。

　　《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》，这是个小课题，哪怕写得再好，也难以引起什么轰动。

　　“数字空间！”

　　“这个天赋，当真是强得可怕啊。”

　　杨学斌暗暗兴奋。

　　在现实世界，他也算是个天才，26岁就拿到了计算机博士学位，还带队完成了市里的一个重大项目。

　　但在‘数字空间’的天赋面前，现实世界的自己也就是个平庸的普通人。

　　数学最吃天赋的，是人类智力的天花板。

　　网络上有这么个笑话：人被逼急了，是什么都能做得出来。

　　除了数学。

　　“那该换个什么课题呢？”

　　杨学斌低头沉思。

　　按照他先前想好的路线，自己未来最好成为行星发动机项目组的计算机专家，因此这论文最好是计算数学领域的。

　　计算数学是数学与计算机交叉学科，在人工智能、金融工程等领域具有核心支撑作用。

　　该专业研究生可从事算法工程师、量化分析师等高薪职业，核心课程包含数值分析、优化算法等前沿内容。

　　杨学斌拥有lv6的数学，还拥有LV6的信息学，精通数学和计算机，综合能力放眼全球都找不到几个比他更强的。

　　要知道LV6，已经属于精英科学家了。

　　再往上，就是院士级别。

　　也因为如此，他的博士论文仅凭心算就能完成。

　　许久。

　　杨学斌泛起亮色，他打开自己的笔记本电脑，打开文档，快速打出一行字：Wasserstein梯度流的神经网络投影法。

　　这个课题的研究拥有极高的价值，可以应用于生成模型与采样、科学计算与物理仿真、贝叶斯逆问题与图像处理、点云与分布族的生成建模，以及神经符号学习与AI架构创新。

　　这个课题是他精心挑选的，既能引起巨大的轰动性，让他一战成名，又不会过分的引起MOSS的注意。

　　流浪世界，一切为了生存。

　　重工业的畸形发展，虽然也极大促进了计算机科学的发展，但以杨学斌掌握的人工智能盘古，未必就弱于550W。

　　MOSS能力飙升，还需要等他诞生自我意识。

　　唯有诞生了自我意识，它才会有意识地不断进行自我迭代，就像图丫丫的数字生命，否则就只是单纯地在学习人类。

第361章 受伤的冯永兴

　　啪啪！

　　机械键盘在杨学斌的敲击下，发出有节奏的机械声。

　　掌握了人工智能盘古，对于《Wasserstein梯度流的神经网络投影法》这个课题，杨学斌几乎不用思考，很自然地就写了出来。

　　冯永兴被吵到了，他转身想让杨学斌小声点，却发现杨学斌竟然是在写论文。

　　不对。

　　这那是写，比‘抄’还要快。

　　那一行行数学公式，似乎都不需要思考，就像是在作小学题一样。

　　“这就是杨学斌的实力？”

　　冯永兴沉默了。

　　看着杨学斌写论文的速度，他陷入了深深地自我怀疑中。

　　是否自己，真不适合学习数学？

　　想当年，他也是各种数学竞赛奖牌拿到手软，自以为是个数学天才，于是雄心勃勃地选择了数学系，直到遇见杨学斌。

　　直到遇见杨学斌，他才知道什么是天才。

　　天才，就是一种强到不可理喻、不可理解、不可言说、不可揣度的怪物。

　　…………

　　一个小时后。

　　“搞定！”

　　杨学斌敲下最后一个句号，露出欣喜的笑容。

　　他活动了下手腕，扭了扭脖子和腰，这才发现冯永兴就坐在身边，正‘死亡凝视’地看着他，把他吓得一跳。

　　“我去！”

　　杨学斌惊呼：“你什么时候坐过来的？人吓人，吓死人呐。”

　　冯永兴幽怨地看着杨学斌：“学斌，你这论文写完了？还有，我怎么看着，都不像是《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》啊？”

　　杨学斌写的论文他虽然看不懂，但大概属于哪个领域还是看得出来的。

　　杨学斌笑了笑，淡然说道：“嗯，写完了。我感觉《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》太简单了，没什么挑战性，于是我就换了个课题。”

　　冯永兴感觉喉咙发甜，一口老血几乎都要喷出来。

　　他感觉自己被冒犯了。

　　这是人话么？

　　什么叫太简单了，没什么挑战性？

　　如果《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》都简单，那我的课题算什么？

　　本科论文，还是小学算术题？

　　作为舍友，他当然也关注过杨学斌的《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》这个课题，据说是对方博导故意拉高难度决定的。

　　而他的毕业论文，也就是个普通的课题，本来双方就不在同一量级上。

　　结果他肝了七八个月，头发掉了大把，论文还没有实质性的进展，而杨学斌只是用了一个小时，就完成了难度更高的论文！

　　这让他情何以堪呐！

　　见冯永兴脸色有异，杨学斌疑惑道：“冯哥，你怎么了？”

　　“没事，我想静静。”

　　冯永兴摇了摇头。

　　他深呼吸了口气。默默转身离开。

　　杨学斌有些摸不着头脑，不过也没当回事，他看着电脑屏幕，点击保存，退出文档，本来想发给导师刘建明教授的。

　　但想了想，还是没有发出去。

　　这篇论文只是让他有资格进入行星发动机项目组，成为计算机领域的架构师。

　　但在哄动性上，还是有些欠缺。

　　他需要一战成名，最好是轰动全世界的那种。

　　“要不要冲击下黎曼猜想？”

　　杨学斌低眉。

　　流浪世界也有千禧年七大数学难题，分别是NP完全问题、霍奇猜想、庞加莱猜想、黎曼假设、杨-米尔斯存在性与质量间隙、纳卫尔-斯托可方程、BSD猜想。

　　现实世界，仅庞加莱猜想被解决了。

　　而流浪地球世界，连彭加莱猜想都没有解决，因为在很早以前，几乎所有数学家都将精力用到了应用数学领域。

　　纯粹的数学家，当世已经很少见了。

　　同为七大世纪难题，难度也是有高有低的，其中难度最高当属黎曼猜想，这也是七大世纪难题中最核心的一个。

　　首先它是数论。