值得一提的是，在理学家推导的这一过程中，一般不可能太过严谨。毕竟用数学描述现实世界，本就需要大量的假设。在这些假设之，会推导更多的结论，也让理论越来越完善。

    直到这一步，要正式开始建立理论系的时候，理研究才开始严谨起来。因为这一步往往需要数学家来完善一整数学工，来将猜想、假设，证明成定理。

    不是万有引力定律，以及之后的顿三大运动定律，又或者量理的提……其实都是差不多的过程。

    尤其是微观领域，其实到现在还有很多现象，大家都是知其然不知其所以然。

    比如量纠缠和非定域；波函数的实在……

    这也就是乔泽之前对质量间隙的解释，补充了量场论的数学基础，否则的话描述粒理的主要框架，依然没有严格的数学基础。

    所以搞理论的理学家，对于严格的数学推导过程，尤其是加了象至极的数学织推导过程，是真有些敬谢不的觉。

    没错，就是听不太懂。

    本来应该很熟悉的公式再绕了一圈之后，已经完全变了模样，非常不友好。关键是那些变形推演的步骤还很复杂，看懂需要极的数学功底。

    当然也不是说搞理的数学都不好，主要是真没那么通，复杂的论证过程让人烦躁。

    好在德华·威腾是懂理学家的。

    对于理论的推导过程，只是泛泛的讲了半个小时，就直接转关于加速的算法设计跟详尽的验证过程。这也终于让台已经昏昏睡的专家团们重新打起了神。

    另一边，乔泽也被勾起了兴趣。

    跟瑞典皇家科学院的沟通，肯定不需要乔泽亲自去聊。

    拿到了德华·威腾跟杨选清的授权之后，就丢给豆豆去理了。这小事豆豆从没过任何岔。

    只要大方向的理在他们这边就足够了，让他觉得有趣的是苹果跟openai的合作。虽然这次合作还没有正式对外宣布，只有少数人知，但这事显然瞒不过豆豆。

    正如之前乔泽跟李建说的那样，在研究群智框架之前，他就对chatgpt有所了解，本质上这是一生成式预训练变换，属于一自回归模型，主要还是用度学习技术。

    现在乔泽并不确定openai那些研究人员有没有发现他们的chatgpt已经有了些改变。如果再加上微跟苹果的竞争关系，让乔泽觉得事似乎正在变得有趣。

    他虽然对商业方面的事并不兴趣，但豆豆的化，却让他对这些底蕴厚的大公司数十年的技术积累有了想法。

    现在的豆豆已经备了辅助科研的能力，如果能够对方的训练模式，取补短的话，也许能在未来更一步。

    似乎就是一个很好的机会，帮西豆证明，比如跟微达成合作的话，有些东西就能正大光明的现在所有人面前。

    好消息接二连三