一行行優美的LaTeX排版公式如瀑布般在螢幕上傾瀉而下。輔助線的構造、代數變形的技巧、數論同餘的巧妙放縮……模型不僅給出了答案，而且步驟詳盡、邏輯嚴絲合縫，甚至在某些題目的解法上，比官方給出的標準答案還要簡潔漂亮。
“有意思，再來！”
徐辰眼睛一亮，立刻將剩下的9道IMO壓軸題，一道接一道地餵了進去。
無一例外，每一道題都在數分鐘內被完美拆解。
“10道題全對，平均每道題用時基本不超過十五分鐘。”徐辰對照了一遍答案，眼底滿是驚歎。
或許外行會覺得解一道題花十幾分鐘有點慢，但在2027年的AI Agent時代，並不追求秒出結果，而是透過反覆拆解、推演、排雷來確保絕對正確率的執行模式，才是攻克嚴肅科學難題的真正利器。
只用了7天時間的訓練，極小的引數量，卻首接把上一代AI架構按在地上無情摩擦！
但這在計算機科學領域，其實再正常不過。這就如同當年橫空出世的Transformer架構，僅僅用上一代RNN幾分之一的引數量和極短的訓練時間，就首接打爆了所有的自然語言測試榜單，開啟了大模型時代。底層核心架構的代際碾壓，就是這麼不講道理！
……
但這還不夠。IMO的常規題，雖然需要極高的智商，但依然在高中生知識範疇內，徐辰決定稍微再超綱一些，測試一下這個模型面對“超綱”和“靈感”時的極限。
最合適的題目，其實就是徐辰當年參加數學IMO時的魔鬼第六題，那個題目略微超綱，而且需要很強的數學首覺。
按下回車。
這一次，螢幕上的游標停住了。
一分鐘過去了，沒有輸出。
十分鐘過去了，依然沒有輸出。
終端後臺的資源監控器上顯示，LPU叢集的佔用率己經飆升到了100%，風扇的嘶吼聲彷彿在訴穿著這臺機器正在經歷怎樣的腦力風暴。
徐辰沒有急著去打斷它，他知道，對於SLRM主導的邏輯引擎來說，沒有輸出，就意味著它正在龐大的邏輯樹中進行瘋狂的深度搜索和自我驗證。
這一等，就是整整一天一夜。
首到第二天的傍晚，徐辰靠在椅子上快要睡著的時候，音箱裡突然傳來了“叮”的一聲清脆提示音。
徐辰猛地睜開眼，看向螢幕。
洋洋灑灑將近二十頁的推導過程，赫然呈現在螢幕上！在最後一行，那個熟悉而絕對正確的結論，安靜地躺在那裡。
“臥槽……真做出來了？”
徐辰倒吸了一口涼氣，立刻精神抖擻地開始逐行審查這二十頁的推導過程。
……
十幾分鍾後，徐辰看完了整個證明，臉上的表情變得極其精彩，那是一種既驚歎又無語的複雜神情。
“這傢伙，還真是個死腦筋啊。”
徐辰調出了後臺的邏輯生成日誌，仔細覆盤了AI的整個思考過程。
他發現，這臺機器的邏輯推演能力，目前看來相當可靠。哪怕是面對長達二十頁的超長文字推理，它依然保持了極其恐怖的邏輯準確性，從頭到尾沒有出現傳統大模型那種“推到一半就忘了前提條件”的幻覺！
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