段，很接近智能体AI，但还未达到。
而这个数据差不多是半年前的。
半年的时间，完成从推理型智能III型阶到智能体II型的进化，这个速度的确有些超乎了他的预料。
原本他以为要小灵要进化到这个阶段至少还需要一年以上甚至是更久的时间来着。
没想到仅仅是半年，就做到了。
刘嘉欣点点头，笑道：“前不久才突破的，程序II组那边对大正整数因子分解论文中有关于深度神经网络的权重层已经应用到了智能AI矩阵分解结构上。”
“这减小训练模型的参数总量的同时还在一定程度上加快了启灵的训练工作。”
“尤其是在SVM分类构造、集成学习模块、大稀疏矩阵问题以及模糊算法等方面有不小的突破，做到了可以通过因子分解机解决大规模稀疏数据下的特征组合难题。”
闻言，徐川恍然明白了过来。
如果是基于大正整数因子分解是否具有多项式算法中的部分理论完成的，那就不奇怪了。
“P=NP?”是计算理论的核心问题，尽管大正整数因子分解是否具有多项式算法只不过是这个千禧年难题的一部分。
但它对于分布式计算与并行处理算法、单源最短路径算法、整数因式分解等多个计算机算法领域有着重大的影响。
从2023年刘嘉欣解决了这个问题到现在，时间已经过去了一年半，它应用到计算机和人工智能领域也差不多是时候了。
毕竟数学成果转变成计算机领域的研究本身就是最容易的领域之一，再加上还有证明了这个问题的学者本身就在计算机领域发展，小灵能够快速的进化原因也正是如此。
不像他研究的数学难题，除去NS方程这个本身就具有强应用性的数学猜想外，另外两个无论是霍奇猜想还是杨-米尔斯存在性和质量间隙难题，即便是已经解决了好几年了，在应用领域依旧没什么动静。
数学领域的尖端难题，要转变成应用成果，最容易的恐怕也就是P=NP难题了。
但P=NP难题却并非那么容易解决的。
至少就目前来说，无论是他还是解决了大正整数因子分解是否具有多项式算法难题的刘嘉欣都认为这个问题可能无解。
上帝不掷骰子，人类也几乎不可能找到一种多项式算法来验证NP类难题属于P类。
不过对于计算机发展来说，P=NP？难题可能无解并不意
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