第775章 AI 研究 (第1/2页)
齐斌和陈剑平两个人离开之后，叶清河坐着电梯上了 3 楼。
新斋在他接手军方的项目之后，就有点被闲置下来了。大多数时间他都在蒙科楼那边，这边一般就是中午休息的时候会过来一下。
不过在让叶大力收购 AI 项目后，他觉得是时候重新把之前的研究拿起来。
实际上最近一段时间，他觉得在超算这一块领域，有一点过于拖后腿了。而他之前研究的相关课题，如果能够完成的话，那么在这一块会极大地提升效率。
这也是他为什么让叶大力去收购一家 AI 公司的原因之一。
如果能够解决这个问题，那么在数学、流体力学、拓扑学等很多领域都会有突破性的进展。
同时也会打破国外交互式定理证明工具的垄断。
Lean、ISabelle长期主导全球机器证明生态，完成研究后开发的国产引擎，将建成国内独立自主的形式化推理底座，不再依赖海外框架，规避工具层面的后门风险，为国内科研AI建立自主生态。
在三层研究室，他将之前存在平板上的内容重新调了出来，并将相关的一些研究资料也找了出来，开始着手接下来的研究。
他的想法是，以后每天上午去蒙科楼，下午就在新斋这边进行这一块的研究。
一旦这部分工作完成，那么就可以增加一个科研助手。
到时候只需要输入高维几何拓扑学猜想，引擎自动完成几何构型到逻辑表达式的对偶转换，调用超算资源批量搜索证明路径，输出可复合的形式化证明脚本。
这样就可以减少很多重复的编码工作，加速前沿猜想的验证节奏。
不只是科研，这个引擎完全可以开发出三个版本。一种是涉密军工版，这种不对外公开，不属于国家级超算集群。可以对超音速构型的多物理耦合仿真开展形式校验，自动核验国密协议逻辑完备性，完成复杂军工几何模型的矛盾筛查。
一种是商用工业版，面向高端制造业。工程师只需要导入船舶、核电、航空部件三维几何模型，AI 自动检测模型内部潜藏的几何矛盾、离散崩坏缺陷，对仿真结果开展逻辑核验，标注仿真中因模型产生的异常解，用于高端装备研发的仿真质控。
另一种就是叶清河自己需要的科研版了。
当然，他研究的这个不是通用大模型，不会打造出新的聊天 AI，而是创造一条严谨机器证明专用人工智能路线，和现有基于统计概率的大模型属于完全不同的范式。
现有大模型依据海量数据拟合答案，输出存在幻觉。而这个体系依托逻辑几何强对偶定理，以严格数理演绎作为运行根基，结果具备数学层面的可证明正确性。
简单的说，就是范式撕裂，开辟确定性的 AI 分支。
这会改变国内 AI 的研发思路，不再单纯追逐参数量，开始重视逻辑严谨性方向的投入。
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“这可不像我黄老虎的孙女啊，我可听说你在学校里头，只要看上哪个
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