格爱乐文

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第512章（第1页）

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。

第395章好消息接二连三

就在乔泽还在琢磨是否应该凭借自己的影响力促成一些目前看来不太可能的合作时，豆豆又弹出了一个窗口。

“布置给三大重点实验室的任务已经提前完成，自主设计的人类世界第一个大型完整RNA电路板初期测试完毕，在另外两家实验室的帮助下，已经完成了布尔逻辑运算、多任务并行计算、简单程序运行、简单密码替换等多项任务。

同时完成了数据存储密度跟访问速度的初期测试，已经成功设计了用于数据存储的RNA序列，并验证了其二级结构。本来最终测试是安排在平常人工智能与计算生物学实验室进行的。

但后来因为经过计算，华清大学生物电子学重点实验室专门腾出的场地更适合综合性测试，所以最终决定在华清大学进行。爸爸你是否要现在就看看实验室测试数据？”

乔泽下意识的抬起手撑起了下巴，这应该算是个极好的消息了。

人工智能这种东西，算法、软件、框架这些软件层面的东西固然重要，硬件更为重要。

尤其是生物超算这种东西，可以通过大量的并行计算能力处理复杂的AI算法跟大规模数据集。RNA分子可以自组装复杂网络，对于深度学习跟神经网络训练这类需要高并行处理能力的任务非常有利。

而且生物分子化学反应能在常温常压下进行，不需要高能耗的冷却系统跟大规模电力供应，完成同样的任务，能耗更低。

按照之前的设计初衷，生物超算的RNA设计，通过RNA酶和逆转录酶等生物酶的作用，可以实现RNA分子的自我复制和修复。这种特性使得RNA电路具有较高的稳定性和持久性，适合长时间运行的AI任务。

只能说这三家生物信息实验室的效率还是挺高的。

“我先看看实验室报告。”

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