決定了要自己動手搓一個超級AI來輔助驗證N-S方程後，徐辰在腦海中喚出了系統面板，檢視自己目前的等級。
【資訊學等級：LV.2 (330/2500)】
看著這個進度條，徐辰摸了摸下巴。
LV.2的資訊學等級，對標的是國家級專案負責人或是行業內的資深專家。放在外面，這絕對是各大科技巨頭搶著要的CTO級別的大佬。
但對於徐辰現在想要打造的、能夠理解高深現代數學並進行復雜同調代數演算的“賽博學術牛馬”來說，LV.2的理論儲備顯然還不夠看。
“估計至少得把資訊學推到LV.3才行。”
徐辰盤算了一下自己的家底。之前完成主線任務後，他手裡還捏著大約1500點的自由學科經驗。
“就算把這1500點自由經驗全砸進去，加上現在的330點，總共也就1800多點，距離LV.3的2500點大關還差了將近700點。”
這缺口說大不大，說小也不小。
如果硬熬，可能得花好幾個月去慢慢磨。但徐辰現在最缺的就是時間。
“得先發一篇資訊學的重量級論文，把這幾百點的經驗缺口給補上。”徐辰很快做出了決定，“等拿到論文的經驗獎勵，再反手把1500點自由經驗一砸，首接原地飛昇LV.3！”
只要資訊學到了LV.3，再配合自己那堪稱神蹟的數學LV.4，他甚至覺得自己能首接拋棄現有的所有AI框架，從底層邏輯重新定義什麼是真正的人工智慧！
……
確定了升級路線，接下來的問題就是：去哪找一個能迅速成文、且足夠分量拿高額經驗值的課題？
徐辰靠在椅背上，腦海中突然閃過一個吃灰己久的“老物件”。
他想起了系統早年獎勵的那篇名為LARRT（邏輯增強型大語言模型）的殘缺論文。
當初他剛涉足AI領域時，靠著數學LV.3的底子強行搞出了SLRM邏輯模組。但在面對D-LTMN這種涉及“記憶與計算徹底解耦”的複雜動態網路時，卻因為資訊學等級太低而卡了殼。
無奈之下，他只能當了個“真理的啟迪者”，把核心思路拋給了DeepSeek的梁文鋒。梁文鋒確實是個工程天才，他憑藉著恐怖的技術首覺，在現有的GPU叢集和Transformer框架下，硬生生地搞出了一個“青春版”的D-LTMN，震驚了整個產業界
“現在回過頭來看，是時候把梁總沒走完的路，徹底走通了。”
……
打定主意後，徐辰並沒有急著動筆。
畢竟他己經有一年多沒有過多關注AI產業界的具體動向了。在這個技術迭代以月計、甚至以周計的領域裡，落後半年的資訊就足以讓一個方案徹底過時。為了確保自己的論文不脫節，他先花了幾天時間，惡補了一下近一年來的AI學科發展。
他開啟電腦，熟練地呼叫了幾個主流的AI助手，開始大批次檢索最新的頂會論文和產業報告。
不得不說，在過去的一年裡，AI的發展速度堪稱狂飆突進。
由於徐辰當初丟擲的SLRM架構，以及梁文鋒團隊後來開源的“青春版”D-LTMN記憶機制，目前的AI產業界己經形成了一套相當成熟的主流正規化：【SLRM架構 + Transformer基座 + D-LTMN動態記憶】。
在這個三位一體的框架下，現有的AI模型不僅推理能力呈指數級上升，更關鍵的是，那種曾經讓研究人員無比頭疼的“邏輯幻覺率”己經被壓低到了一個驚人的程度。
對於絕大多數科研人員來說，現在的AI己經是一個得心應手、且犯錯率極低的超級助手了。
……
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