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第95章 该说谢谢的是我们（第3页）

如何处理这种“破损的对称性”

，是理论落地必须要解决的问题。

肖宿几乎不假思索：“用群的正则表示分解。

离散对称可以嵌入到连续群的子群中，近似对称可以通过定义鬆弛的等变约束来处理。

具体实现时，我们设计了一个可微的对称性度量函数，允许小幅度偏离理想对称。”

他调出了一页ppt，上面是那个度量函数的数学定义和几个实验曲线。

姚院士仔细看了几秒，缓缓点头：“很优雅的解决方案。

谢谢。”

坐下时，他轻声对博士生说：“记下来，这个度量函数的设计，我们组可以借鑑。”

第二个提问的是钱卫华院士。

他问题更偏工程一些：“肖宿同学，从算法复杂度分析，你的框架在理论上是o（nlogn）级別的。

但实际实现中，特別是大规模分布式计算时，通信开销会成为瓶颈。

有没有考虑过针对超算架构的优化？”

这个问题问得相当专业，直接戳中了大规模ai训练的核心痛点。

我们现在的ai之所以强调大数据、大模型，本质上就是靠计算量和数据量来得到精確的答案。

再理想的框架，如果算力跟不上，也达不到想要的效果，一切白搭。

肖宿点点头，这个人提的问题还是比较关键的。

“这个问题之前已经考虑过。

群论框架的特徵空间具有局部性，天然就適合数据並行。

我们正在设计一种分层聚合算法，可以在保证精度的前提下，將通信量减少到传统方法的百分之三十左右。

论文在投，预印本已经掛在arxiv上。”

钱卫华眼睛一亮：“arxiv编號多少？我回去马上看。”

“2309.xxxxx。”

肖宿报出一串数字。

钱院士迅速记下，满意地坐下。

接下来又问了几个问题，有京大的教授，有外校的研究员，问题质量都很高。

肖宿回答简洁但精准，没有一句废话。

偶尔遇到特別基础的问题，他会直接说“这是群表示论的基础知识，可以翻教科书”

，一点不留情面。

几个想浑水摸鱼刷存在感的记者，提的问题被也肖宿直接无视了。

两点五十五分，顾清尘作为主持人站起身。

“时间差不多了，最后一个问题。”

一个华清大学的博士生抢到了机会，问了个关於周氏猜想证明细节的问题。

肖宿用三分钟解释清楚，然后看向台下。

“还有问题吗？”

台下安静极了。

不是没有问题，而是问题太多了。

大多数人连今天写的笔记都还需要时间消化。

很多问题还需要回去仔细研读论文，甚至需要补充基础知识，才能问得出来。