决定了要自己动手搓一个超级ai来辅助验证n-s方程后，徐辰在脑海中唤出了系统面板，查看自己目前的等级。

【信息学等级：lv.2 (330/2500)】

看著这个进度条，徐辰摸了摸下巴。

lv.2的信息学等级，对標的是国家级项目负责人或是行业內的资深专家。放在外面，这绝对是各大科技巨头抢著要的cto级別的大佬。

但对於徐辰现在想要打造的、能够理解高深现代数学並进行复杂同调代数演算的“赛博学术牛马”来说，lv.2的理论储备显然还不够看。

“估计至少得把信息学推到lv.3才行。”

徐辰盘算了一下自己的家底。之前完成主线任务后，他手里还捏著大约1500点的自由学科经验。

“就算把这1500点自由经验全砸进去，加上现在的330点，总共也就1800多点，距离lv.3的2500点大关还差了將近700点。”

这缺口说大不大，说小也不小。

如果硬熬，可能得花好几个月去慢慢磨。但徐辰现在最缺的就是时间。

“得先发一篇信息学的重量级论文，把这几百点的经验缺口给补上。”徐辰很快做出了决定，“等拿到论文的经验奖励，再反手把1500点自由经验一砸，直接原地飞升lv.3！”

只要信息学到了lv.3，再配合自己那堪称神跡的数学lv.4，他甚至觉得自己能直接拋弃现有的所有ai框架，从底层逻辑重新定义什么是真正的人工智慧！

……

確定了升级路线，接下来的问题就是：去哪找一个能迅速成文、且足够分量拿高额经验值的课题？

徐辰靠在椅背上，脑海中突然闪过一个吃灰已久的“老物件”。

他想起了系统早年奖励的那篇名为larrt（逻辑增强型大语言模型）的残缺论文。

当初他刚涉足ai领域时，靠著数学lv.3的底子强行搞出了slrm逻辑模块。但在面对d-ltmn这种涉及“记忆与计算彻底解耦”的复杂动態网络时，却因为信息学等级太低而卡了壳。

无奈之下，他只能当了个“真理的启迪者”，把核心思路拋给了deepseek的梁文锋。梁文锋確实是个工程天才，他凭藉著恐怖的技术直觉，在现有的gpu集群和transformer框架下，硬生生地搞出了一个“青春版”的d-ltmn，震惊了整个產业界

“现在回过头来看，是时候把梁总没走完的路，彻底走通了。”

……

打定主意后，徐辰並没有急著动笔。

毕竟他已经有一年多没有过多关注ai產业界的具体动向了。在这个技术叠代以月计、甚至以周计的领域里，落后半年的信息就足以让一个方案彻底过时。为了確保自己的论文不脱节，他先花了几天时间，恶补了一下近一年来的ai学科发展。

他打开电脑，熟练地调用了几个主流的ai助手，开始大批量检索最新的顶会论文和產业报告。

不得不说，在过去的一年里，ai的发展速度堪称狂飆突进。

由於徐辰当初拋出的slrm架构，以及梁文锋团队后来开源的“青春版”d-ltmn记忆机制，目前的ai產业界已经形成了一套相当成熟的主流范式：【slrm架构 + transformer基座 + d-ltmn动態记忆】。

在这个三位一体的框架下，现有的ai模型不仅推理能力呈指数级上升，更关键的是，那种曾经让研究人员无比头疼的“逻辑幻觉率”已经被压低到了一个惊人的程度。

对於绝大多数科研人员来说，现在的ai已经是一个得心应手、且犯错率极低的超级助手了。

……

但徐辰在仔细分析了梁文锋开源的技术白皮书后，却微微摇了摇头。

“果然，梁总是个彻头彻尾的实用主义工程师。”

以徐辰如今信息学lv.2的眼光，一眼就看穿了目前主流框架的局限性。梁文锋的那个“青春版”的d-ltmn，为了能够適配现有的算力集群，在软体层面上做了大量的工程妥协。它本质上还是在用“算力换记忆”，通过极致压榨硬体性能来实现逻辑的解耦。