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“閒暇之余？”
朱宋纯笑了笑，“现在的年轻人，口气倒是不小。”
他隨手点开了附件里的pdf。
映入眼帘的第一个標题，就让他愣了一下。
《logicisalsoyouneed》
“嚯，这標题，够狂的啊。”
朱宋纯挑了挑眉。
在ai界，虽然起標题向来比较隨意，什么“yolo”
、“bert”
满天飞。
但敢直接对標谷歌那篇奠基之作《attentionisallyouneed》的，要么是譁眾取宠的水文，要么……就是真的觉得自己搞出了能与之比肩的顛覆性成果。
“初生牛犊不怕虎。”
朱宋纯心里並没有太当回事。
每年都有无数这种“標题党”
论文，声称拳打gpt，脚踢transformer，结果打开一看，全是些微创新或者缝合怪。
……
他带著几分审视，翻到了摘要和引言部分。
“符號逻辑推理模块（slrm）……將一阶谓词逻辑引入transformer……”
看到这里，朱宋纯的眉头微微皱了起来，眼中闪过一丝失望。
“又是符號ai的老路子吗？”
作为业內泰斗，他太清楚符號主义的弊端了。
上世纪的专家系统就是符號ai的巔峰，逻辑严密，可解释性强。
但它有一个致命的死穴——“符號落地问题”
。
符號是离散的、刚性的，而现实世界是连续的、模糊的。
更要命的是，符號逻辑是不可微的。
这意味著它无法像神经网络那样，通过“梯度下降”
算法进行大规模的自我学习和训练。
“想把刚性的逻辑规则，硬生生嫁接到柔性的神经网络上，这就像是想把齿轮装进水流里，只会卡死。”
朱宋纯心里暗嘆，觉得这个数学天才可能在工程上还是太天真了，低估了“神经-符號”
融合的难度。
“年轻人有想法是好的，但这个问题困扰了学界几十年，哪有那么容易……”
……
朱宋纯带著一丝审视，继续往下看。
然而，当他耐著性子翻到第二页，看到那个复杂的“gumbel-box”
几何模型定义时，他的瞳孔猛地收缩了一下。
“等等……”
“这是……？”
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