我在美利坚当学霸 第200节

  面对导师的询问,凯文没有隐瞒,如实说明了关系。

  “是的,格罗斯曼教授。我和Leo是同一届美利坚IMO国家队的队友。”

  “对,我们都参加过2007年的集训夏令营。”李傲在一旁顺势搭腔,笑着补充道。

  听到这里,凯文恍然想起,在集训营的时候,李傲还只是个来自芝加哥南区的普通学生。

  他的学校,好像叫温德姆高中,并不是美利坚传统的数学强校,甚至常年被归为“烂校”之列。

  可现在,这个名字恐怕很快就会因为李傲,而被所有人熟知。

  站在一旁的惠特克主任也笑眯眯地凑了过来,一开口便让气氛变得更加热闹:

  “看来IMO这个传统比赛真是太有意义了,帮我们数学界挖出了不少好苗子。”

  因为双方都有行程安排,李傲和凯文并没有在楼下多聊。

  两人简单寒暄了几句,约定下次有机会再聚,便各自告别离开。

  ……

  两天后,李傲结束了波士顿的行程回到芝加哥。

  他甚至没怎么休息,一回学校便直接扎进了图书馆,丝毫不浪费空闲时间。

  转眼间,时间进入了六月。

  当本科生们正全神贯注地备战春季学期期末考试,并且憧憬着即将到来的暑假时,数学系的博士生们却完全没有享受假期的心思。

  对于大卫、亚当和乔纳森这些人而言,他们的脑子里除了手里正在推进的科研课题,再无旁骛。

  为了能加快课题进度,他们索性决定暑期留在学校。

  况且留在芝加哥大学,一遇到想不通的瓶颈,还能随时去找李傲请教。

  对于学长的求助,李傲自然是毫无保留,不吝赐教。

  ……

  这天下午,埃克哈特楼的课题办公室内一片安静。

  李傲坐在书桌前,面前堆满了密密麻麻的文献资料和推导手稿。

  如果有数学系的学生在场,一眼就能认出,这些资料的核心内容几乎全指向了两个极具分量的领域:代数几何,以及有界区域下三维不可压缩欧拉方程的有限时间奇性问题。

  铺在最上层的几张草稿纸上,早已被密密麻麻的数学公式填满。

  正如丘成桐之前提醒的那样,李傲确实不该把眼界局限在偏微分方程这一个分支里。

  按他现在的能力和推导速度,只守着这一块地盘未免可惜。

  偏微分方程领域最核心的堡垒他已经摸到了,光靠这个方向刷智力属性,涨幅正肉眼可见地往下掉。

  这时候转身跨进丘成桐指出的微分几何领域,或者德利涅建议的代数几何领域,正合适。

  即使在推导过程中遇到瓶颈或思路受阻,他也能通过邮件与远在普林斯顿的德利涅教授进行交流。

  在与这位代数几何大师的思维碰撞中,或许能找到新的灵感,从而尝试构建出一套更为强大的上同调理论体系,以此来助力千禧年大奖难题之一——霍奇猜想的研究。

  与此同时,流体动力学领域的另一个经典难题,由于关系到雷诺兹教授未竟的学术遗憾,李傲也想尝试去触碰一下。

  他试图探明,自己新构建的“边界局部压力覆盖工具”,能否在解决有界区域内三维不可压缩欧拉方程的有限时间奇性问题上,发挥出意想不到的作用。

  随着时间的推移,李傲完全沉浸在公式的推导与演算中。

  不知过了多久,他的眼前终于缓缓浮现出了一行熟悉的系统提示。

  【高强度科研中……智力+0.1】

  “边界局部压力覆盖工具如果想要直接套用在欧拉方程有限时间奇性问题上,底层的部分核心估计恐怕需要重新进行推导。”

  李傲终于停下了手中的粉笔,看着草稿纸上算到一半的步骤,微微皱了下眉头,自言自语地嘀咕了一句,眼神中流露出一丝遗憾。

  不过这种情绪只持续了片刻,他的眼中便重新恢复了平静与自信。

  虽然现有的边界局部压力覆盖工具无法拿来解决欧拉方程的有限时间奇性问题,但它本身作为一种底层的强分析工具,框架是绝对行得通的。

  接下来,无非是需要他多花些时间和精力,去针对欧拉方程的边界几何、压力非局域性以及守恒结构做定制化的修正与改进。

  只要沿着这条思路继续攻关,在欧拉方程的有限时间奇性问题上实现关键突破,只是时间问题。

  相比之下,真正让他感到棘手的,反而是涉及霍奇猜想的代数几何上同调框架。

  那里的数学结构要抽象和庞大得多,直到现在他依然没有找到一条清晰的突破路径。

  想到这里,李傲暂时收回了有些发散的思绪。

  他轻轻揉了揉太阳穴,拉出系统面板,查看起当前的属性。

  【智力:138.1】

  “距离140点的门槛,还差不到两点。如果能把欧拉方程奇性问题彻底解决,应该就足够迈过这道坎了。”

  李傲心中暗自思忖。

  在成功开发出边界局部压力覆盖工具并攻克边界奇异集难题后,他的智力属性终于迈过了138点。

  虽然随着他在偏微分方程领域的造诣日深,系统反馈的属性增幅正在逐步递减,但这依然是他目前最熟悉、也最稳妥的属性来源。

  如果能在欧拉方程这个超重量级的难题上取得实质性进展,大概率能一次性推平到140点大关所需的经验。

  至于霍奇猜想所在的代数几何,虽然解决之后给的属性奖励绝对相当惊人,但眼下他连突破口都没摸到,显然不如稳扎稳打的偏微分方程来得实在。

  正当他理清思路,并准备重新动笔时,办公室的门突然被轻轻敲响,打断了他的思绪。

  李傲有些疑惑。

  最近学期进入尾声,没什么人来这里找他。

  伊莎贝拉在确定留在卢迪教授门下读博后,最近正忙于各种学业和组会,按理说这个时间应该没有空过来。

  “请进。”

  李傲站起身,一边说着一边走过去拉开了办公室的门。

  门一开,一道熟悉的身影便映入眼帘。

  李傲脸上顿时露出了惊喜的笑容,连忙出声打招呼:

  “安珀?怎么是你。”

  在他们合作的“可迁移图表示学习”课题成功登上《自然》封面后,作为主力之一的安珀便被其他课题组紧急借调了过去。

  甚至在后续整理技术报告、校对模型参数的时候,也只有马克和亚当他们几个在忙活。

  算起来,他确实有一阵子没见到安珀了。

  李傲侧身将她让进屋,顺手帮她倒了杯温水。

  安珀笑着接过去,一坐下就忍不住打开了话匣子:

  “Leo,恭喜你啊!

  “我前几天在实验室听说的时候都惊呆了,这才大半年时间,你居然真的把边界奇异集维数估计给证明出来了。”

  安珀喝了口水,亮晶晶的眼睛盯着他,“我今天过来的时候碰到惠特克主任,听他的意思,你明年就要直接参加博士答辩了?”

  “系里目前确实是这么规划的,到时候说不定咱俩能凑在一起,前后脚毕业答辩。”李傲笑着点了点头。

  “那到时候见面,我恐怕得改口叫你‘李教授’了。”安珀像是想到了那一幕,半开玩笑半羡慕地打趣道。

  闲聊了几句后,李傲见她神色间隐约有些欲言又止,便主动切入了正题,笑着问道:

  “今天特意过来,应该不只是为了恭喜我吧?是不是有什么事找我?”

  安珀被看穿了心思,脸上微微一红,有些不好意思地吐了吐舌头,顿了两秒才如实道出了来意。

  “果然什么都瞒不过你的眼睛,Leo。其实,我这次是代表谷歌自动驾驶实验室的研发项目组,来向你求援的。”

  ……

第293章 这个项目,我接了(求订阅)

  接下来的十多分钟里,李傲耐心地听着安珀的叙述,渐渐理清了事情的前因后果。

  原来,安珀明年就要博士毕业,但她本身并没有继续留在学术界做博后的打算,于是便提前开始物色顶尖科技公司的实习岗位。

  恰逢他们之前合作的“可迁移图表示学习”模型在业界名声大噪。

  于是,在计算机系米勒教授的推荐下,她顺利进入了谷歌总部的自动驾驶实验室,参与核心的“复杂路口交通场景建模”工作。

  最开始,项目进展得十分顺利。

  但在封闭测试场进行路测时,搭载了全新场景图模型的那辆改装版丰田普锐斯原型车,却在复杂的“无保护左转”实验中连续触发安全接管,甚至好几次撞翻了假人和施工锥桶。

  工程研发组紧急调取了底层数据分析。

  最后发现,问题出在原型车内部集成的交通场景图模型,以及候选行驶轨迹的“风险评分算法”上。

  “在没有左转信号灯保护的情况下,车辆需要同时面对被绿化带遮挡的行人、对向高速驶来的直行车,以及临时摆放的施工锥桶。”

  安珀神色严肃起来,开始用专业的学术语言解释,“这几种交通要素在系统底层的安全优先级排序上,存在严重的冲突。”

  传统的硬编码规则模型根本无法准确描述这种动态且复杂的博弈过程。

  而如果仅靠在测试场里一遍遍人工调参和试错碰撞,不仅研发成本高昂,调试周期也长到让人无法接受。

  如果无法在短期内攻克这个无保护左转难题,整个自动驾驶项目的年度路测验收,和封闭验证工作都将被迫陷入停滞。

  安珀在实验室里苦思冥想了半个月。

  她虽然最近深居简出,但对李傲在无监督图表示学习项目中展现出的神级操作记忆犹新。

  尤其是他用一个精妙的“不变量代理训练目标”,直接盘活了整篇《自然》封面论文。

  于是,在面对这种复杂场景下的“多目标优先级排序”死局时,她脑子里灵光一闪,立刻想到了李傲的可迁移图表示学习理论。

  不过,原版的网页图谱模型肯定是没办法直接套用在复杂的道路物理交通流上的。

  这必须对交通场景拓扑建模,以及候选行驶轨迹的风险评分核心框架,进行一次彻底的重构与迁移改造。

  放眼全美,能在短时间内完成这套算法重构的人,除了李傲,再无旁人。

  安珀一口气说完,深吸了口气,又紧接着补充道:

  “谷歌自动驾驶实验室的首席科学家塞巴斯蒂安·特伦教授,在仔细研究了你那篇《自然》论文里的不变量代理训练目标后,对你推崇备至。

  “本来特伦教授今天是准备亲自来芝大拜访你的,但临出发前,山景城总部那边出了点紧急状况,他暂时没法抽身。

  “所以,他特意叮嘱我先过来,诚恳地询问一下你的意愿。

  “另外,谷歌总部那边已经正式向芝加哥大学校方和数学系递交了联合研发的申请信,指名道姓希望由你来主持后续的算法优化工作。”

  听完安珀这一大通解释,李傲摩挲着下巴,心里确实感到有些意外。

  安珀能去谷歌自动驾驶实验室实习并不奇怪,毕竟芝大计算机系跟硅谷科技巨头之间一直保持着密切的人才输送渠道。

  让他意外的是对方的联想能力。

  他们之前那项“可迁移图表示学习”的成果,核心价值在于证明了同一种图拓扑结构特征,能在虚拟的网页图谱和知识逻辑网络之间直接迁移。

  这种跨域迁移的机制,能够帮助工业界在缺少特定标注数据的情况下,直接复用成熟域的模型经验,从而砍掉大批昂贵的人工标注工作,并将原本动辄数月的重复训练和验证周期压缩到极致。

  但路上的自动驾驶场景,其物理维度的复杂度和容错率,跟纯虚拟的网页图谱根本不是一个量级。

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