学霸的模拟器系统 第341节

　　趴在旁边桌子上睡觉的程新竹被声音惊醒，她迷迷糊糊地揉着惺忪的睡眼，脸上还印着键盘的红印子，像只迷茫的小松鼠。

　　“怎……怎么了？是火警么？”

　　“没着火，是出结果了。”

　　林允宁指了指屏幕。

　　“算……算完了？算出什么了？”

　　程新竹凑过来，打了个哈欠。

　　林允宁转过转椅，把那台显示器的屏幕转向她。

　　“找到那个杀死我们猴子的凶手了。”

　　屏幕上，一个复杂的药物分子结构正在缓缓旋转，旁边标红了一个不起眼的侧链。

　　那个导致恒河猴肝坏死的 AD-01分子，在进入 P450酶的口袋后，侧链上的一个呋喃环被酶的一把“剪刀”切开，瞬间变成了一个极其活泼的环氧化物。

　　那个红色的环氧化物就像是一个疯狂的恐怖分子，见谁咬谁，最终引爆了肝脏细胞。

　　“呋喃环氧化……”

　　程新竹的睡意瞬间没了，她盯着屏幕，“这确实是一个典型的代谢毒性陷阱。那怎么办？把呋喃环拿掉？”

　　“拿掉呋喃环，药效肯定会降低的。”

　　林允宁手指敲击键盘，调出了 AI生成的优化方案，“Aether_StruMatch给出了一个更好的建议——AD-02。”

　　屏幕上出现了一个新的分子结构。

　　原来的呋喃环被替换成了一个更稳定的苯环，并且在苯环的对位上，哪怕是外行也能一眼看到，多了一个蓝色的原子——氟（F）。

　　“引入氟原子封闭代谢位点？这倒是是药物化学中的经典手段，你的AI还不赖呀。”

　　程新竹愣了一下，笑着拍了拍林允宁的后背。

　　“还不止是这样呢，你看这里。”

　　林允宁指着屏幕下方那一行不起眼的数据，眼神锐利：

　　“你看这里。AI计算出，在这个特定位置引入氟原子，碳-氟键的键能极高，像是个防弹衣，直接挡住了P450酶的氧化攻击。

　　“代谢稳定性提升了整整127倍。

　　“最绝的是，因为氟原子的范德华半径和氢原子很像，它几乎没有改变分子的整体形状。AI预测，它对靶点的结合能（Affinity）仅仅下降了0.1%。

　　“这就是我们要找的完美替补。”

　　这就是AI比人类厉害的地方。它不仅仅是定性，它是定量的。

　　这是人类药物化学家凭直觉无法给出的精确数字。

　　这是算力的胜利。

　　程新竹看着那个漂亮的分子式，张大了嘴巴，半天没合拢。

　　作为医学博士，她太清楚这意味着什么了。

　　人类药剂师可能要合成几百个分子，花上几年时间去试错，才能碰运气撞上这个结构。

　　而这台刚刚学会了“稳态”的机器，只用了一个晚上。

　　“新竹，别发呆了。”

　　林允宁站起身，伸了个懒腰，浑身骨节咔咔作响，“把这个结构发给赵博士，让他们立刻合成，然后重新启动实验，细胞毒性，小白鼠，大动物。这一次，希望咱们的猴子是活蹦乱跳的。”

　　“那你呢？”程新竹抱着资料，看着林允宁那一脸胡茬和深陷的眼窝。

　　“我？”

　　林允宁看了一眼窗外芝加哥灰蒙蒙的天空。

　　“我要回家闭关。”

　　他拿起羽绒服，声音平静，“我要把ResNet和BN的训练内容整理出来，还要给普林斯顿高等研究所的爱德华·威滕教授写一封很长的回信。

　　“跟雪若姐说，接下来的几天，除非公司着火了，否则别打扰我。”

　　……

　　芝加哥的冬天，天气就像孩子的脸，说变就变。

　　从暴雪转晴，又转为阴沉，最后下起了冻雨。

　　但这三天里，林允宁公寓的窗帘始终拉得严严实实。

　　房间里乱得像个垃圾场。

　　桌上堆满了星巴克的咖啡纸杯，地上散落着必胜客的披萨盒子和肯德基的全家桶包装。

　　林允宁穿着一件宽松的睡衣，胡茬已经冒出来一截，看起来有些潦草。

　　但他那双眼睛，却亮得吓人。

　　他的手指在机械键盘上飞快跳动，敲击声像是密集的雨点。

　　他在写两篇论文。

　　第一篇，是给机器学习和AI界引爆的重磅炸弹。

　　起初，林允宁在文档标题栏敲下了《基于深度残差网络的分子动力学预测》。

　　但他盯着屏幕看了两秒，摇了摇头。

　　果断按下退格键，把“分子动力学”几个字删了个干干净净。

　　AD-02的筛选过程和具体的量子化学参数是以太动力的核心商业机密。

　　那可是能生金蛋的鸡，在没有申请专利前绝不能公之于众。

　　他要发布的是通用的“引擎”，而不是具体的“藏宝图”。

　　既然刚从李飞飞那里拿到了ImageNet的数据，那就用最通用的图像识别来以此祭旗。

　　毕竟，在数学本质上，处理3D分子结构图和处理2D照片矩阵并无区别，都是高维张量的特征提取。

　　而且，用ImageNet这种公认的“硬骨头”刷出逆天的高分，比讲任何生物故事都更有说服力。

　　他重新敲下标题——《Deep Residual Learning for Image Recognition》（用于图像识别的深度残差学习）。

　　而这篇论文，他也没有投给生物期刊，而是投给了CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）。

　　那是人工智能领域的顶会。

　　也是计算机视觉领域的“奥林匹克”。

　　不仅是全球顶尖AI大脑的角斗场，更是谷歌、微软等巨头必争的学术高地。

　　林允宁很清楚，只有在CVPR这样的舞台上，用最硬核的图像分类跑分击败所有对手，ResNet才能瞬间引爆业界，确立以太动力在AI算法领域的权威地位。

　　为此，他在论文的致谢部分，特意加上了一句：

　　“感谢以太动力公司（Aether Dynamics）提供的高性能计算集群支持。”

　　这是给自家公司打的最硬核的广告。

　　第二篇，才是重头戏。

　　这是一场哪怕在物理学界也称得上“豪赌”的回应。

　　他将之前关于“复规范流”的推导、对爱德华·威滕关于因果律质疑的深度思考，以及最新的“非对易测度论”，全部整合进了一篇长达55页的宏大论文中。

　　标题很简单，却充满了野心：

　　《Non-commutative Spacetime Holography and Causal Restoration》（非对易时空全息与因果恢复）。

　　在这篇论文里，他不再是对之前暗流体模型的修修补补，而是在试图重写引力的几何基础。

　　他把时空看作是一个沸腾的算符海洋，用那个“上帝的尺子”——迪克斯米耶迹，去重新丈量了宇宙的边界。

　　生理上，几天没睡过一个整觉的林允宁，已经疲惫到了极点。

　　他的手指冰凉，胃里因为灌了太多咖啡而隐隐作痛。

　　但他的精神处于一种极度亢奋的澄明状态。

　　他感觉自己正在把散落在宇宙角落的拼图——量子力学的算符、广义相对论的曲率、拓扑学的流形——一块块拼凑起来。

　　那个原本模糊的宇宙图景，正在他的笔下变得清晰、锐利、且充满了数学的冷峻美感。

　　第三天清晨。

　　窗外的冻雨停了，第一缕阳光透过窗帘的缝隙，像是一把金色的剑，正好照在键盘的回车键上。

　　林允宁敲下了最后一个句号。

　　生成 PDF。

　　检查引用。

　　他深吸了一口气，那种完成了一件艺术品后的虚脱感瞬间袭来。

　　他打开 ArXiv，上传了那篇非对易时空的理论物理论文。

　　然后打开 CVPR（计算机视觉与模式识别会议）的投稿系统，上传了那篇里程碑式的神经网络论文。

　　最后，他打开邮箱，新建了一封邮件。