决定了要自己动手搓一个超级AI来辅助验证N-S方程后，徐辰在脑海中唤出了系统面板，查看自己目前的等级。

【信息学等级：LV.2 (330/2500)】

看着这个进度条，徐辰摸了摸下巴。

LV.2的信息学等级，对标的是国家级项目负责人或是行业内的资深专家。放在外面，这绝对是各大科技巨头抢着要的CTO级别的大佬。

但对于徐辰现在想要打造的丶能够理解高深现代数学并进行复杂同调代数演算的「赛博学术牛马」来说，LV.2的理论储备显然还不够看。

「估计至少得把信息学推到LV.3才行。」

徐辰盘算了一下自己的家底。之前完成主线任务后，他手里还捏着大约1500点的自由学科经验。

「就算把这1500点自由经验全砸进去，加上现在的330点，总共也就1800多点，距离LV.3的2500点大关还差了将近700点。」

这缺口说大不大，说小也不小。

如果硬熬，可能得花好几个月去慢慢磨。但徐辰现在最缺的就是时间。

「得先发一篇信息学的重量级论文，把这几百点的经验缺口给补上。」徐辰很快做出了决定，「等拿到论文的经验奖励，再反手把1500点自由经验一砸，直接原地飞升LV.3！」

只要信息学到了LV.3，再配合自己那堪称神迹的数学LV.4，他甚至觉得自己能直接抛弃现有的所有AI框架，从底层逻辑重新定义什么是真正的人工智慧！

……

确定了升级路线，接下来的问题就是：去哪找一个能迅速成文丶且足够分量拿高额经验值的课题？

徐辰靠在椅背上，脑海中突然闪过一个吃灰已久的「老物件」。

他想起了系统早年奖励的那篇名为LARRT（逻辑增强型大语言模型）的残缺论文。

当初他刚涉足AI领域时，靠着数学LV.3的底子强行搞出了SLRM逻辑模块。但在面对D-LTMN这种涉及「记忆与计算彻底解耦」的复杂动态网络时，却因为信息学等级太低而卡了壳。

无奈之下，他只能当了个「真理的启迪者」，把核心思路抛给了DeepSeek的梁文锋。梁文锋确实是个工程天才，他凭藉着恐怖的技术直觉，在现有的GPU集群和Transformer框架下，硬生生地搞出了一个「青春版」的D-LTMN，震惊了整个产业界

「现在回过头来看，是时候把梁总没走完的路，彻底走通了。」

……

打定主意后，徐辰并没有急着动笔。

毕竟他已经有一年多没有过多关注AI产业界的具体动向了。在这个技术叠代以月计丶甚至以周计的领域里，落后半年的信息就足以让一个方案彻底过时。为了确保自己的论文不脱节，他先花了几天时间，恶补了一下近一年来的AI学科发展。

他打开电脑，熟练地调用了几个主流的AI助手，开始大批量检索最新的顶会论文和产业报告。

不得不说，在过去的一年里，AI的发展速度堪称狂飙突进。

由于徐辰当初抛出的SLRM架构，以及梁文锋团队后来开源的「青春版」D-LTMN记忆机制，目前的AI产业界已经形成了一套相当成熟的主流范式：【SLRM架构 + Transformer基座 + D-LTMN动态记忆】。

在这个三位一体的框架下，现有的AI模型不仅推理能力呈指数级上升，更关键的是，那种曾经让研究人员无比头疼的「逻辑幻觉率」已经被压低到了一个惊人的程度。

对于绝大多数科研人员来说，现在的AI已经是一个得心应手丶且犯错率极低的超级助手了。

……

但徐辰在仔细分析了梁文锋开源的技术白皮书后，却微微摇了摇头。

「果然，梁总是个彻头彻尾的实用主义工程师。」

以徐辰如今信息学LV.2的眼光，一眼就看穿了目前主流框架的局限性。梁文锋的那个「青春版」的D-LTMN，为了能够适配现有的算力集群，在软体层面上做了大量的工程妥协。它本质上还是在用「算力换记忆」，通过极致压榨硬体性能来实现逻辑的解耦。