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“我有问题，威腾教授，你说已经安排相关厂家进行过工业测试数据是什么意思？”
几乎就在爱德华·威腾话音落下的瞬间，张起歌便站起身开口提出了这个问题。
“就是字面上的意思。好吧，你应该庆幸今天不是乔来主持这次报告会，否则的话，他大概懒得理会这种问题。嗯，我的准备的ppt里有相对完整的报告。
所以你们很快就能看到这些报告，甚至还能直接向那些被选中的厂家验证，所以请有些耐心。虽然这些并没有我什么功劳，都是伱们的人工智能主导的。没错，就是那个叫豆豆的小东西。”
台下再次哗然。
坐在会议室最后面陪听的白院长，此时已经完全控制不住脸上的表情，一脸的褶子此时像朵盛开的牡丹。
京城来的专家又怎么样？院士又怎么样？诺奖获得者又怎么样？还不都是一群没见过世面的家伙？
说起来白子喻绝对是今天会议室内所有人中，除了爱德华·威腾外，对乔泽信心最足的人。毕竟他是亲眼见证过，有了豆豆介入科研管理之后，学校各个实验室的效率有多高。
尤其是新上任的张校长来了之后，直接大笔一挥，要求学校所有实验室，不管是否跟西林数研所有合作项目，都强制并入豆豆的科研管理体系之后，据说连科研资金的效率分配都提高了。
毕竟没人比豆豆更敢花钱，敢干事。
好在今天会议室里都是大佬。很快大家便都冷静了下来，且各个都变得更为精神了几分。
这些可都是好消息，而且还是那种大好消息。
虽然这种好消息从一个外国友人传入他们耳中，给人的感觉有些怪怪的，但消息本身对于今天现场这些人来说，已经能帮他们抵御一切负面状态…
嗯，除了那恼人的推导过程。
有一个学术研究向的冷知识，数学跟物理在思维方式上有着天差地别的不同。其中最大的区别就是严谨性。
数学是需要绝对严谨的，在研究跟推导过程中，要求推论必须绝对正确，任何一点小瑕疵，推导出的结构都可能导致整个定理的论证过程不被认可。
物理学则是不严谨的，因为其思维过程跟数学研究完全不同。
以牛顿为例，看到苹果掉下来，这是现象，然后发现任何东西，都会往下掉，这是尝试总结出一些规律。然后根据观察到规律，就可以大胆假设了，比如不管我看没看到，总之地球上所有东西在不受其他力干扰的情况下，都会落到地面。
当有了这个假设的时候，就需要找一套数学工具，来描述跟解释这一假设。这种数学工具可以是自创，当然也可以是借用数学家的研究成果。
值得一提的是，在物理学家推导的这一过程中，一般不可能太过严谨。毕竟用数学描述现实世界，本身就需要大量的假设。在这些假设之下，会推导出更多的结论，也让理论越来越完善。
直到这一步，要正式开始建立理论体系的时候，物理研究才开始严谨起来。因为这一步往往需要数学家来完善出一整套数学工具，来将猜想、假设，证明成定理。
不管是万有引力定律，以及之后的牛顿三大运动定律，又或者量子物理的提出…其实都是差不多的过程。
尤其是微观领域，其实到现在还有很多现象，大家都是知其然不知其所以然。
比如量子纠缠和非定域性；波函数的实在性…
这也就是乔泽之前对质量间隙的解释，补充了量子场论的数学基础，否则的话描述粒子物理的主要框架，依然没有严格的数学基础。
所以搞理论的物理学家，对于严格的数学推导过程，尤其是加入了抽象至极的数学交织性推导过程，是真有些敬谢不敏的感觉。
没错，就是听不太懂。
本来应该很熟悉的公式再绕了一圈之后，已经完全变了模样，非常不友好。关键是那些变形推演的步骤还很复杂，看懂需要极强的数学功底。
当然也不是说搞物理的数学都不好，主要是真没那么精通，复杂的论证过程让人烦躁。
好在爱德华·威腾是懂物理学家的。
对于理论的推导过程，只是泛泛的讲了半个小时，就直接转入关于加速器的算法设计跟详尽的验证过程。这也终于让台下已经昏昏欲睡的专家团们重新打起了精神。
另一边，乔泽也被勾起了兴趣。
跟瑞典皇家科学院的沟通，肯定不需要乔泽亲自去聊。
拿到了爱德华·威腾跟杨选清的授权之后，就丢给豆豆去处理了。这种小事情豆豆从没出过任何岔子。
只要大方向的道理在他们这边就足够了，让他觉得有趣的是苹果跟openai的合作。虽然这次合作还没有正式对外宣布，只有少数人知道，但这种事情显然瞒不过豆豆。
正如之前乔泽跟李建高说的那样，在研究群智框架之前，他就对chatgpt有所了解，本质上这是一种生成式预训练变换器，属于一种自回归模型，主要还是用深度学习技术。
现在乔泽并不确定openai那些研究人员有没有发现他们的chatgpt已经有了些改变。如果再加上微软跟苹果的竞争关系，让乔泽觉得事情似乎正在变得有趣。
他虽然对商业方面的事情并不感兴趣，但豆豆的进化，却让他对这些底蕴深厚的大公司数十年的技术积累有了想法。
现在的豆豆已经具备了辅助科研的能力，如果能够融入对方的训练模式，取长补短的话，也许能在未来更进一步。
眼下似乎就是一个很好的机会，帮西豆证明，比如跟微软达成合作的话，有些东西就能正大光明的出现在所有人面前。
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