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一来，虽然这事不光彩，但他们是真给钱，而且能给很多；<p>
二来，私底下研究湍流算法的代码，只要不公开传播出去无损这些学者的声望，普通人也并不会关心这些；<p>
三来，不管是高校教授还是研究所的研究员，他们跟这些大公司本就是相辅相成的关系。
对于这些知名的专家来说，谁都会有搞定了项目需要投资的时候，能跟这些大公司打好关系，自然是最好的。
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所以这段时间每个星期都会有这样的内部会议在酒店里举办，双方在一起沟通针对湍流算法的研究成果。
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此时正坐在椭圆形会议桌上发言的是伯克利分校计算机学院的高级研究员科南·拉马尔，这是一位享誉全球的计算机跟数学专家，2007年A.M图灵奖获得者，在人工智能决策树算法方面有着许多创造性的成果。
包括现在谷歌的搜索引擎许多关键技术就是依托于这位计算机学家的理论研发的。
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“这段时间我跟埃思里奇教授合作，将这些代码根据其实现的功能分类，总结出了九个公式跟相应的函数构型，如图所示。”
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科南·拉马尔在电脑上操作了几下之后，他背后的大屏幕上投射出了笔记本电脑上的内容。
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“我们可以相信这九个公式，以及其最终结果，是实现算法各项功能的关键所在，甚至破解了这些公式的意义，我们就能彻底了解算法作者的创作思路跟思想，彻底了解这个算法。
但很遗憾，在接下来三天里，我们针对这些公式的研究陷入了困境。”
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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Hurwitz－Hodge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。”
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说到这里，科南·拉马尔表演挪了挪凳子，表情也愈发严肃。
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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……”
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这句话刚落下，便有人举起了手。
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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。
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“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”
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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。
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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。”
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