虽然slr在工程上有很多缺点要解决，但不防碍被验证是有效的。
他将目光投向了系统手稿中的另一个内核模块——动态长时记忆网络（d-ltn）。
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slr部分还算完整的理论框架，d-ltn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串行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。。”
徐辰叹了口气，不得不承认现实。。
而d-ltn，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-ltn的念头。
“先把slr这碗饭吃到嘴里再说。”？”
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ctrr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huggg face的排行榜，挑选了几个公认最硬核的逻辑测试集：
- snli (stanford natural nguage ference)：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slr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。而象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slr模块进行少样本学习，然后再将其与qwen-7b结合起来。”
徐辰嘴角勾起一抹玩味的笑容。
这就象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，slr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，slr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。。
“嘶……”徐辰自己都吸了口凉气。
“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。
徐辰加载模型，运行测试。
十分钟后。。
翻倍！直接翻倍！
在这个榜单上，即便是千亿参数的la-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。
徐辰看着这个数字，忍不住感叹slr的逻辑能力确实够强。
“虽然推理速度慢得象蜗牛，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载到huggg 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ctrr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，就象是一排排闪铄的霓虹灯，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。
……