机房外，数百台LPU伺服器的指示灯犹如繁星般疯狂闪烁起来，巨大的散热风扇发出了低沉而震撼的轰鸣声。

训练正式开始。

……

接下来的一周时间，徐辰每天的大部分时间都在超算中心的隔壁。他死死盯着屏幕上的Loss（损失）曲线，看着那条代表着模型误差的线在经历了几次震荡后，以前所未有的平滑姿态，一路向着理论极值俯冲。

当然，这七天里他也不是干坐着当监工。

训练这种超前架构必然会遇到一些意想不到的问题，中途几次出现了梯度震荡和记忆权重不平衡的小问题。好在徐辰全天候盯盘，凭藉着LV.3信息学的恐怖直觉，及时暂停丶微调了几个核函数的超参数，然后继续跑。

每一次这样的微调，Loss曲线都会呈现出更加漂亮的下降趋势。

与此同时，徐辰和北大的教务处人员告知他的《数学》选修课停课一周。

这个消息一公布，那群被徐辰的高深讲座折磨得死去活来的学生们，集体爆发出了一阵压抑已久的欢呼声：终于有一周不用去阶梯教室里当被公开处刑的猴子了！

……

在经历了几次有惊无险的微调后，那条代表着模型误差的Loss曲线终于以前所未有的平滑姿态，一路向着理论极值俯冲。

第七天深夜。

当Loss曲线彻底趋于平稳，不再有任何波动时，徐辰果断按下了停止键。

「出炉了。」

……

激动人心的「开盲盒」时刻到了。

徐辰搓了搓手，为了直观地看出差距，他特意在后台同时拉起了一个基于上一代「Transformer+SLRM」常规架构的对照组模型。

他从题库里挑出了十道历年IMO（国际数学奥林匹克）的压轴题目，作为开胃菜，同时喂给了两个模型。

结果，差距犹如天堑！

对照组模型在疯狂运转了整整一个小时后，才勉强吐出了结果。徐辰扫了一眼，惨不忍睹——部分题目勉强算出了个错误的结果，剩下的乾脆陷入了逻辑死循环，开始胡言乱语，总体可用率连30%都不到。这在某个意义上已经是传统大模型的极限了——毕竟数学本身就是对这些架构的「降维打击「，再怎么堆参数也改变不了底层架构的先天缺陷。

而反观他刚刚出炉的新架构——

屏幕上，作为Agent（智能体）形态运行的新一代AI，并没有像老式大语言模型那样急着盲目吐词。它采用了多步推理范式：先分析问题的结构，再生成多条候选路径，然后让SLRM引擎对每条路径进行极其严格的逻辑自洽性检验。这种方式虽然看起来慢，但却能保证最终的结论绝对正确。它有条不紊地将复杂的数学问题拆解成多个子任务，先生成假设，再进入SLRM引擎进行疯狂的逻辑自洽性验证和自我博弈。

大约七八分钟后，屏幕有了显示：

【Output Generate...】