今晚，冯永兴头一次失眠。
他在想一个问题，那就是他究竟有没有数学天赋，究竟适不适合研究数学？
……
翌日。
冯永兴难得睡了个自然醒，发现杨学斌还在书桌前奋笔疾书，也不知道是一晚上没睡，还是早上起来得很早。
不久后，杨学斌的女朋友郝晓来送早餐了。
看着小两口甜甜蜜蜜的样子，冯永兴忽然发现自己这些年真是太失败了，读了这么多年的书，不仅在数学上没啥成就，连女朋友都没有谈过。
不过他也想通了，既然不适合研究数学，那毕业后就去转行做别的吧。
……
就这样时间流逝，转眼间就是十天。
十天的时间，杨学斌彻底完善了这个被他命名为杨氏函数的数学工具。
当停笔的那一刻，他发出满足的笑容。
这种满足感，比和女孩子滚床单还要让人愉悦，不能自拔。
杨学斌没有急着去证明黎曼猜想，而是好好洗了个热水澡，不到八点就上床睡觉了。
这些天他太累了。
翌日。
杨学斌是被手机电话吵醒的。
不是郝晓，而是导师刘建明教授的，是国内数学界的泰山北斗，科学院的院士。
“喂？”
杨学斌也没看来电显示，拿起手机迷迷糊糊地说道。
“杨学斌，还没睡醒呢？你也不看看时间，都几月几号了，论文还不交？催了你几回也不回信息，这博士你还要不要毕业了？”
手机里面传来刘建明苍老而严厉的声音。
他是恨铁不成钢。
杨学斌的天赋，那怕放眼全世界也找不到几个能相比的，可却完全没有数学家的严谨和自律，每天放浪形骸，就知道跟各种女孩子厮混。
为了把杨学斌这颗歪脖树修直溜了，他向来要求严苛，布置给杨学斌的作业难度往往都是其他博士生的好几倍。
可饶是如此，杨学斌也总是能轻易完成。
这让他又爱又恨。
杨学斌瞬间惊醒，忙道：“不好意思教授，论文已经写完了，我稍后就发你。我不是有意不回您信息的，实在是这些天忙着没空看手机。”
“行吧，赶紧发过来。”
……
办公室里，刘建明无奈地挂断了电话。
他揉了揉了眉心。
为了培养杨学斌，他费了太多的心思，可直到博士毕业都没有把对方掰正。
但无论怎么说，杨学斌的水平还是可以的。
天赋。
有时候就是这么不讲道理。
尤其是在数学领域，没天赋的一辈子也没法入门，有天赋的看一眼就能精通。
《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》，这个课题的难度他还是清楚的，杨学斌这些天忙得没法看手机，也情有可原。
虽然有些匆匆忙忙，连滚带爬，但能够及时完成还是值得肯定的。
叮！
随着手机提示声，手机屏幕也凉了起来。
是收到邮件了。
刘建明知道，这肯定是杨学斌发来的。
于是他放下手机，看向电脑显示器，打开自己的邮箱，果然看到杨学斌刚发来的邮件。
点开，然后就是一愣。
《基于神经网络投影的Wasserstein梯度流数值方法及其应用分析》？
刘建明皱眉，他明明记得给杨学斌的题目是《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》啊！
擅改课题？
还是自己真的记错了？
刘建明有些自我怀疑，于是找到当初制定的课题文档，发现自己并没有记错，而是杨学斌擅改了课题。
“好小子！”
“我倒要看看，你这写的究竟是什么？”
刘建明有些生气。
如果这片论文难度比《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》小，写得又不够精彩的话，杨学斌就等着留级吧。
刘建明沉下心来，开始看论文。
论文标题：基于神经网络投影的Wasserstein梯度流数值方法及其应用分析
摘要：
Wasserstein梯度流为描述概率分布在Wasserstein度量下的演化过程提供了强大的理论框架，并在生成模型、贝叶斯推断等领域展现出广泛应用潜力。然而，数值计算，特别是在高维情形下，仍面临巨大挑战。
本文研究基于神经网络投影的Wasserstein梯度流数值近似方法。该方法的核心思想是利用神经网络（如具有ReLU激活函数的两层神经网络）来参数化梯度流演变中的拉格朗日映射函数……
“这……”
随着继续往下看，刘建明越看越看越震惊。
他是青华校园少有同时精通计算机的数学教授，因此不仅看得懂，也非常明白杨学斌这片论文的难度和价值。
在这篇论文中，杨学斌提供了一个非常精妙的算法，可以极大提升计算机在物理仿真和AI方面的能力等等。
如此精妙的算法，那怕是他自问也创造不出来。
这不仅需要极其深厚的数学功底和天赋，还需要同时精通计算机，且至少是顶级专家级的，否则不可能写得出这篇论文。
第367章 《计算机学报》
“好小子，好小子！”
刘建明欣喜不已，先前的不愉快完全抛之脑后了。
他就说嘛，以杨学斌的天赋，《深度学习黑箱模型的拓扑数据分析与可解释性研究》虽然有些难度，但也不至于让其如此手忙脚乱。
原来是擅改课题了啊。
改得好！
在这片论文面前，什么没有提前跟他商量，什么不尊重老师，统统都是浮云。
只是什么时候，杨学斌竟然如此精通计算机了？
刘建明暗暗疑惑。
从研究生开始，他就是杨学斌的导师，带了对方五年，可从来没有发现杨学斌有这方面的天赋和能力。
不过刘建明也没有太纠结。
杨学斌这种天赋狗，连数学都可以轻松征服，更何况是计算机技术。
普通人需要一年学习的课程，对于杨学斌这种天赋妖孽的人来说，或许翻完整本书就直接会了，而且还是精通级别的。
足足用了一上午，刘建明才看完这篇论文。
在他演算中，并没有发现其中有错误，甚至连格式都完全正确，连错别字都没有，直接就可以拿去发表，而且是能发表在《计算机学报》。
《计算机学报》是国内最权威的计算机期刊之一，且侧重于算法领域。
想到这里，刘建明拿起手机，打开V信，发了段语音给杨学斌：“论文我看完了，非常出色。这段时间你也辛苦了，好好休息休息准备答辩。
还有，这篇论文可以发到《计算机学报》，我直接帮你递交过去。
没有意外的话，下一期就可以发出来。”
他是科学院院士，《计算机学报》也经常找他评审论文，因此他递交过去的论文，《计算机学报》不可能不重视。
在重视的情况下，又是如此重量级的论文，肯定会插队刊发。
发完信息，刘建明随后拨通了《计算机学报》主编的电话：“喂，我是刘建明。”
“您好您好，刘院士，您有什么是么？”
“是这样的，我有个博士写了篇《基于神经网络投影的Wasserstein梯度流数值方法及其应用分析》论文，提出了一种全新的算法，我认为具有很大的价值，尤其是在提升物理仿真和AI智能上。”
“是么，太好了。刘院士，您发过来吧，我们走个流程评审下，争取下一期就发出来。”
主编兴奋不已。
刘建明的信誉毋庸置疑，对方说论文好，那论文肯定好。
在氦闪危机威胁的当下，人工智能是当前最热门的研究领域之一，因为人工智能可以极大的提高工作效率。
就比如说月球上再减的逐月行星发动机，基本上都是全自动的，由人工智能根据设计图纸，自行决定建造方案和流程。
倒是地球上的试验机，是人工智能和人力并举。
倒不是人工智能不能够胜任，而是避免刺激神经已经高度紧张的人们。
本来就面临着末日危机，结果还被人工智能抢了工作，全部失业了，不用想也知道届时肯定会造成剧烈的社会动荡。
但这都是暂时的。
接下来联合政府一旦确定应对氦闪的策略，肯定会进行大规模的生产和建设，到时候就能大规模使用人工智能的时候。
人工智能越先进，生产和建设进度就会越快。
正因为如此，在知道新算法能够提高人工智能的性能后，他才激动不已。
这种重量级论文，一年都没几篇。
刘建明点头道：“好，我稍后就发你。”
………
巴蜀人家。
收到刘建明教授的语音时，杨学斌正在和郝晓吃火锅。
语音的前半段，杨学斌直接掠过。