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式设计师的標配，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態协调机制”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，对於这种前无古人、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號逻辑的细节掰碎了，一个个餵给代码助手，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。凭藉著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transformer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態通信接口，並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，隨著徐辰按下回车键，编译器的终端框里跳出了一行绿色的字符：【build success（编译成功）】。

这是第一个demo（演示）版本。徐辰隨便餵了几个简单的线性代数定理进去，看著屏幕上ai如同庖丁解牛般，先由transformer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產生冗余延迟。“徐辰靠在椅子上，长舒了一口气。

他终於搓出了一个真正意义上的“数学引擎“。

……