我尼瑪
外行很難想象喬澤這番虛心請教說出口后，一眾教授們的心路歷程。
如果不是平日里壓抑的習慣了，大概此時會有滿茶室的“臥槽”
這個選題要真特么能做出來，評什么長江學者啊，完全可以高調去評國家科技進步獎，再直接去科學院混個院士當當算了。
只為了評長江學者太屈才了。
但不管這個選題能不能做出來，喬澤光是將這些概念說出口，就已經讓這些教授坐不住了。
不管喬澤是不是在吹
初涉群論的人根本不可能將自監督特征解耦框架跟群論結合起來。
甚至此時有一半的教授都還沒想明白喬澤這個選題想要表達的究竟是個什么意思。
這特么已經是非常細化的選題研究方向了。
而且的確有現實指導意義。
這段時間已經火出圈了。
各行各業都在被轟炸，甚至懷疑自己的工作可以被這種最先進的人工智能技術所取代。
如果華夏真能開發出業界公認比更優秀的人工智能程序，再多幾個人為這小子搖旗吶喊，國家科學進步獎還真說不定會破格頒發。
但這特么應該是一個還沒大學的高中生考慮的事嗎
雖然面前茶香四溢，但這茶卻是真有些喝不下了。
“你是怎么想到這個命題的”崩潰之后有人問道。
喬澤耐心解釋道“因為我用過，我覺得現在的模型有黑盒特性以及有偏預測的問題，所以覺得把因果推斷模型帶入可以實現模型的魯棒性跟可解性。現在類似的技術過于依賴大數據，就會造成高維性、連續性跟耦合性。
尤其是在很多變量選擇，所觀測到的變量之間本就是天然解耦的，比如辛普森悖論。如果我們能用群論方法把傳統因果模型框架帶入，就能改變這種情況。”
張春雷跟著問道“那你知道這個命題有多難嗎有沒有想過進行這個課題研究需要解決多少難點”
喬澤點了點頭道“有啊。最大的困難是要找到一個具備普適性的不變量，或者想辦法拆分出變與不變，來讓計算機理解次難點是變量本身的互相解耦，需要找到一個辦法平衡以及如何嵌入到現在的深度學習模型中，讓兩者不會相互沖突。這大概是最難的三個點了。”
教授們愕然
這特么像是真的仔細琢磨過啊
張春雷更是神色慎重的盯著喬澤好一會，然后抬起頭看向坐在旁邊一言不發，隨喬澤表現的李建高，直接問道“小李，你把這孩子帶在身邊有多久了”
李建高拿起手機看了眼，又露出了一個苦笑“大概四個半小時吧。”
張春雷愣了愣，隨后又看向沒任何表情變化的喬澤，問道“喬澤，你從什么時候開始跟誰系統學習數學知識的”
喬澤想了想，才搖了搖頭說道“我沒系統學習過。”