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。
    他將目光投向了系统手稿中的另一个核心模块——动態长时记忆网络（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。
    相比於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跡。关於注意力权重如何在图结构和序列结构之间动態分配的机制，更是只有寥寥几句语焉不详的描述。
    “这……这让我怎么补？”
    徐辰看著屏幕上的残卷，眉头紧锁。
    徐辰尝试著推导了几步，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，確实是硬伤啊。”
    徐辰嘆了口气，不得不承认现实。
    虽然他靠著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，无异於盲人摸象。
    “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。”
    “只要把这篇关於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，虽然惊艷，但难免会被人质疑是“过擬合”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係，比如蕴含、矛盾、中立等。虽然经典，但对於大模型来说，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)下的准確率大约在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，然后再將其与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飆车。
    ……
    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%……”
    徐辰看著这个数字，忍不住感嘆slrm的逻辑能力確实够强。
    “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。”
    ……
    隨著徐辰將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”標誌，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。
    ……