如何處理這種“破損的對稱性”，是理論落地必須要解決的問題。
肖宿幾乎不假思索：“用群的正則表示分解。離散對稱可以嵌入到連續群的子群中，近似對稱可以透過定義鬆弛的等變約束來處理。具體實現時，我們設計了一個可微的對稱性度量函式，允許小幅度偏離理想對稱。”
他調出了一頁PPT，上面是那個度量函式的數學定義和幾個實驗曲線。
姚院士仔細看了幾秒，緩緩點頭：“很優雅的解決方案。謝謝。”
坐下時，他輕聲對博士生說：“記下來，這個度量函式的設計，我們組可以借鑑。”
第二個提問的是錢衛華院士。
他問題更偏工程一些：“肖宿同學，從演算法複雜度分析，你的框架在理論上是O(n log n)級別的。但實際實現中，特別是大規模分散式計算時，通訊開銷會成為瓶頸。有沒有考慮過針對超算架構的最佳化？”
這個問題問得相當專業，直接戳中了大規模AI訓練的核心痛點。
我們現在的 AI 之所以強調大資料、大模型，本質上就是靠計算量和資料量來得到精確的答案。
再理想的框架，如果算力跟不上，也達不到想要的效果，一切白搭。
肖宿點點頭，這個人提的問題還是比較關鍵的。
“這個問題之前已經考慮過。群論框架的特徵空間具有區域性性，天然就適合資料並行。我們正在設計一種分層聚合演算法，可以在保證精度的前提下，將通訊量減少到傳統方法的百分之三十左右。論文在投，預印本已經掛在arXiv上。”
錢衛華眼睛一亮：“arXiv編號多少？我回去馬上看。”
“2309.xxxxx。”肖宿報出一串數字。
錢院士迅速記下，滿意地坐下。
接下來又問了幾個問題，有京大的教授，有外校的研究員，問題質量都很高。
肖宿回答簡潔但精準，沒有一句廢話。
偶爾遇到特別基礎的問題，他會直接說“這是群表示論的基礎知識，可以翻教科書”，一點不留情面。
幾個想渾水摸魚刷存在感的記者，提的問題被也肖宿直接無視了。
兩點五十五分，顧清塵作為主持人站起身。
“時間差不多了，最後一個問題。”
一個華清大學的博士生搶到了機會，問了個關於周氏猜想證明細節的問題。
肖宿用三分鐘解釋清楚，然後看向臺下。
“還有問題嗎？”
臺下安靜極了。
不是沒有問題，而是問題太多了。
大多數人連今天寫的筆記都還需要時間消化。
很多問題還需要回去仔細研讀論文，甚至需要補充基礎知識，才能問得出來。
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