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“这些都是我们从来没见过的公式。以公式一为例，很明显的，它的适用范围应该是针对曲面奇点的t解消。相信大家都知道，目前来说难点是此类曲面奇点解消是计算hurwitzhodge积分，但是套用这个公式，我们发现可以轻易的得到相关结果，这是一个伟大的公式，但问题来了，在算法中我们不明白插入这一公式的意义。”
说到这里，科南·拉马尔表演挪了挪凳子，表情也愈发严肃。
思考了片刻后才继续开口说道：“其他的公式大都是类似情况，大家可以把这些公式跟函数构型记录下来。我认为接下来我们的工作重点是通过了解跟证明这些公式，来思考它们是如何让算法实现这些功能的。除此之外我们的研究发现，如果按照它解析出的数学结构，湍流算法的功能可能不止现在大家所了解的这些。或者说算法的能力被低估了……”
这句话刚落下，便有人举起了手。
科南·拉马尔看了对方一眼，见是思科的首席技术官——迈轮·克米特，便冲着其点了点头，示意他直接发言。
“拉马尔教授，你说的算法能力被低估指的是算法本身还有能力被隐藏，还是说算法作者在编程时……嗯，通过种种手段做了一些手脚？比如”
对于科南·拉马尔来说这大概不是一个重要的问题，但对于迈轮·克米特来说却太重要了，关系到他的饭碗。
科南·拉马尔深深的看了这位首席技术官一眼，然后干脆的摇了摇头道：“我不知道，其实我想说的是，软件本身的智能性。根据我这些天对这些公式，以及代码变量的一些分析，整个算法工作时的决策过程很有意思。”
说到这里，科南·拉马尔脸上露出犹疑的神色，随后才摇了摇头道：“算法的工作模式有人工智能的影子，但其决策模式却不是现在我们已知的一些办法，比如人工神经网络、贝叶斯、决策树、分层聚类、关联规则学习等等，又或者作者将这些都通过这些公式融入了进去……我不知道，因为我到目前为止依然看不懂这些公式。”
这个回答会议现场所有人开始面面相觑。
当一位业内顶级大老在分析了这些算法，甚至排列出一系列公式之后，却依然一无所获后，多少让人感觉到沮丧。
似乎感觉到会议室内气氛不对，科南·拉马尔立刻又说道：“好了，各位先生女士们，虽然这些公式我们暂时还不懂，但说不定其中有疏漏，而且我们还有时间去持续研究。事实上我们的工作是卓有成效的。我有种感觉，当我们能把这些公式都证明出来，就能破解整个算法。”
会议进入相互讨论的垃圾时间。
实际上也的确没什么好说的了。
近一个月的研究结果就是套出了九个公式，并且这些公式还没能破解。
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