虽然SLRM在工程上有很多缺点要解决，但不妨碍被验证是有效的。


    他将目光投向了系统手稿中的另一个核心模块——动态长时记忆网络（D-LTMN）。


    然而，当徐辰满怀期待地翻开这部分的草稿时，一盆冷水当头浇下。


    太残缺了。


    相比于SLRM部分还算完整的理论框架，D-LTMN这部分简直就是“灾难现场”。


    关键的图更新算法只写了一半，公式推导到最关键的地方突然断掉，取而代之的是一串乱码般的墨迹。关于注意力权重如何在图结构和序列结构之间动态分配的机制，更是只有寥寥几句语焉不详的描述。


    “这……这让我怎么补？”


    徐辰看着屏幕上的残卷，眉头紧锁。


    徐辰尝试着推导了几步，但很快就卡住了。


    这不仅仅是数学问题，更涉及到了极其复杂的认知科学和信息检索理论。


    “看来，LV.0的信息学等级，确实是硬伤啊。”


    徐辰叹了口气，不得不承认现实。


    虽然他靠着LV.3的数学直觉，硬生生啃下了SLRM这块硬骨头，但那是因为SLRM本质上是一个几何问题。


    而D-LTMN，更多的是一个工程和算法问题。


    没有足够的信息学底蕴，想要凭空补全这些缺失的环节，无异于盲人摸象。


    “算了，贪多嚼不烂。”


    徐辰果断放弃了死磕D-LTMN的念头。


    “先把SLRM这碗饭吃到嘴里再说。”


    “只要把这篇关于SLRM的论文发出去，拿到系统的经验奖励，把信息学等级提升到LV.1，到时候再回头来收拾这个D-LTMN，还不是手拿把掐？”


    打定主意后，徐辰不再纠结。


    ……


    不过，在正式整理论文之前，他决定先把“战绩”刷得更漂亮一点。


    光有一个CLUTRR数据集的成绩，虽然惊艳，但难免会被人质疑是“过拟合”或者“运气好”。


    要让审稿人闭嘴，最好的办法就是——全方位碾压。


    他打开了Hugging Face的排行榜，挑选了几个公认最硬核的逻辑测试集：


    - SNLI (Stanford Natural Language Inference)：斯坦福自然语言推理数据集。这是NLI任务的鼻祖，要求模型判断两个句子之间的逻辑关系，比如蕴含、矛盾、中立等。虽然经典，但对于大模型来说，依然存在“逻辑陷阱”。


    - LogiQA：这是由公务员考试题目组成的逻辑推理数据集，包含演绎推理、归纳推理等多种题型，难度极高，被称为“AI的智商测试”。


    - ProofWriter：这是一个要求模型不仅给出答案，还要生成完整逻辑证明过程（Proof Generation）的数据集。这是对模型逻辑链条最严苛的考验。


    徐辰继续用他的Qwen-7B模型搭配SLRM模块组成的新模型，进行测试。


    徐辰首先看了下原始版本的Qwen-7B模型在这些数据集上的表现。


    以LogiQA为例，原始的Qwen-7B-Chat在零样本(zero-shot)下的准确率大约在35%-40%之间，在少样本（few-shot）下也很难突破50%的天花板。而像GPT-4这样的巨无霸，在这个榜单上常年霸榜，分数在75%以上。


    徐辰决定先用SLRM模块进行少样本学习，然后再将其与qwen-7b结合起来。


    “如果我能用一个7B的小模型，加上我0.5B的SLRM模块，在逻辑推理这个单项上，干翻GPT-4……”


    徐辰嘴角勾起一抹玩味的笑容。


    这就像是给一辆五菱宏光装上了曲率引擎，然后去纽北赛道上跟法拉利飙车。


    ……


    第一战：SNLI。


    原本，Qwen-7B在面对一些带有否定词或双重否定的句子时，经常会晕头转向。


    但现在，每当Qwen-7B生成一个推理步骤，SLRM就会在后台的高维几何空间里构建一个“逻辑盒子”。如果下一步的推理超出了这个盒子的范围，SLRM会立刻施加惩罚梯度，强迫它修正逻辑。


    测试开始。


    进度条走动。


    最终分数定格：94.5%。


    “嘶……”徐辰自己都吸了口凉气。


    原始水平：~75%。


    加持后：94.5%。


    GPT-4水平：~92%。


    “在NLI这种基础任务上，直接超越了SOTA（当前最佳）！”


    ……


    第二战：LogiQA。


    这是一个硬骨头。题目全是类似“如果A去，B就不去；如果B不去，C必须去……”这种绕口令。


    Qwen-7B原始水平大约是38%，这个水平基本就是蒙的。


    GPT-4的水平大约是76%。


    徐辰加载模型，运行测试。


    十分钟后。


    最终分数：81.2%。


    翻倍！直接翻倍！


    在这个榜单上，即便是千亿参数的LLaMA-3-70B，也还在65%左右徘徊。徐辰用7B的模型，跑出了比GPT-4还高5个点的成绩！


    ……


    第三战：ProofWriter。


    这是终极考验。不仅要对，还要对得有理有据。


    Qwen-7B原始水平大约是45%，会经常胡编乱造证明过程）。


    LAART (Qwen-7B + SLRM)：98.4%。


    “98.4%……”


    徐辰看着这个数字，忍不住感叹SLRM的逻辑能力确实够强。


    “虽然推理速度慢得像蜗牛，泛化能力也有限，但在‘逻辑严谨性’这一块，它就是当之无愧的王者。”


    “有了这些数据，这篇论文，稳了。”


    ……


    随着徐辰将一份份测试结果上传到Hugging Face的Leaderboard，整个AI界，再次被那个神秘的“X”给震动了。


    这一次，不再是CLUTRR一个榜单的孤立事件。


    SNLI、LogiQA、ProofWriter……


    几乎所有主流的、公认最难啃的逻辑推理榜单，在一夜之间，全部被那个简单的字母“X”给血洗了！


    而且，分数不是微弱的领先，而是断层式的碾压！


    在LogiQA这种“智商测试”榜单上，X的模型甚至比第二名高出了整整5个百分点！


    那一连串绿色的“New SOTA”标志，就像是一排排闪烁的霓虹灯，刺痛了所有AI巨头的眼睛。


    更可怕的是，这些成绩的背后，依然没有公开任何模型权重，没有一行代码，甚至连那个“X”到底是谁，依然是个谜。


    ……