超神级学霸 第5节（2 / 2）

乔泽好奇的看了眼李建高，问道：“难道你不想当长江学者？”

“哈哈……”这下雅间所有人都笑了起来。

乔泽并不明白这些人在笑什么，只是感觉有些不太高兴了。

似乎察觉到了什么，张春雷摆了摆手，止住了笑声，然后认真的说道：“好了，好了，现在该我兑现诺言了，我当时上报的题目是群论在设计分子结构计算模型中的应用。

具体来说就是利用群论建的模型，完整还原了甲苯中超共轭效应的分子轨道计算模型和计算结果。你能理解吗？当然也不能说这个选题能做出来都是我的功劳，学校化学院的老师们给我的帮助也很大。

但这个选题本身没有借鉴意义，不过以后你跟你的李叔叔真想申请长江学者选题的时候，可以考虑我把学术跟应用结合这一点出发，选择能解决一些实际问题的课题，这是近些年长江、杰青较有倾向性的选题方向。”

张春雷的话，让乔泽再次陷入沉默。

不过这次教授们可没再对乔泽有任何期待。

事实上，一个高中生，即便懂一些群论也不可能从张春雷寥寥几句话中，完全理解这一成果的意义。数学是一门基础学科，到了需要选题做研究这个阶段，如果解决实际问题，就得跟其他学科合作。

唯独纯粹的数论研究不再此列。

只是这年头，想靠做纯粹的数论研究做项目出头可太难了。甚至可以说可走的路都已经快被封死了。

但话又说回来，乔泽的表现已经让见惯了天才的数学教授们很惊讶了。

高中自学群论，这属实是脑子有病才能干出的事，毕竟高考不考。

可怕的点在于，他好像学懂了。

然而当教授们探询的目光开始集中在李建高身上，想要好好打听下这孩子的情况时，乔泽又开口了：“要这样说的话，如果用群论构建自监督特征解耦框架，应该也属于群论的实际应用吧？”

“在我的构思里，可以用这一框架让计算机进行下游因果推理任务，让程序拥有因果推断能力，以及无监督表征学习能力。这样也许能创造出比chat gpt更聪明的智能程序，还能减少现在人工智能对大数据的依赖。而且还不用跟其他学院合作，因为我也懂一些计算机的。”

“这个选题如果给长江学者审核团，他们能认的吧？”

说完，乔泽看着这些教授们怪异的目光，又补充了句：“这是我以前萌生的一个想法，不一定能做得出来。”

第9章 挖金矿

我……尼玛！

外行很难想象乔泽这番虚心请教说出口后，一众教授们的心路历程。

如果不是平日里压抑的习惯了，大概此时会有满茶室的“卧槽！”

这个选题要真特么能做出来，评什么长江学者啊，完全可以高调去评国家科技进步奖，再直接去科学院混个院士当当算了。

只为了评长江学者太屈才了。

但不管这个选题能不能做出来，乔泽光是将这些概念说出口，就已经让这些教授坐不住了。

不管乔泽是不是在吹……

初涉群论的人根本不可能将自监督特征解耦框架跟群论结合起来。

甚至此时有一半的教授都还没想明白乔泽这个选题想要表达的究竟是个什么意思。

这特么已经是非常细化的选题研究方向了。

而且的确有现实指导意义。

这段时间chat gpt已经火出圈了。

各行各业都在被chat gpt轰炸，甚至怀疑自己的工作可以被这种最先进的人工智能技术所取代。

如果华夏真能开发出业界公认比chat gpt更优秀的人工智能程序，再多几个人为这小子摇旗呐喊，国家科学进步奖还真说不定会破格颁发。

但这特么应该是一个还没上大学的高中生考虑的事吗？

虽然面前茶香四溢，但这茶却是真有些喝不下了。

……

“你是怎么想到这个命题的？”崩溃之后有人问道。

乔泽耐心解释道：“因为我用过chat gpt，我觉得现在的模型有黑盒特性以及有偏预测的问题，所以觉得把因果推断模型带入可以实现模型的鲁棒性跟可解性。现在类似的技术过于依赖大数据，就会造成高维性、连续性跟耦合性。

尤其是在很多变量选择上，所观测到的变量之间本就是天然解耦的，比如辛普森悖论。如果我们能用群论方法把传统因果模型框架带入，就能改变这种情况。”

张春雷跟着问道：“那你知道这个命题有多难吗？有没有想过进行这个课题研究需要解决多少难点？”

乔泽点了点头道：“有啊。最大的困难是要找到一个具备普适性的不变量，或者想办法拆分出变与不变，来让计算机理解；次难点是变量本身的互相解耦，需要找到一个办法平衡；以及如何嵌入到现在的深度学习模型中，让两者不会相互冲突。这大概是最难的三个点了。”

教授们愕然……

这特么像是真的仔细琢磨过啊！

张春雷更是神色慎重的盯着乔泽好一会，然后抬起头看向坐在旁边一言不发，随乔泽表现的李建高，直接问道：“小李，你把这孩子带在身边有多久了？”

李建高拿起手机看了眼，又露出了一个苦笑：“大概四个半小时吧。”

张春雷愣了愣，随后又看向没任何表情变化的乔泽，问道：“乔泽，你从什么时候开始跟谁系统学习数学知识的？”

乔泽想了想，才摇了摇头说道：“我没系统学习过。”