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第326章 科学无国界,科学家有

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出来这么多问题。

叶大力之前还以为可能需要一些时间才能够有问题送过来。

“怎么办?”

看着三家公司送过来的这些难题,叶大力找到叶清河。

叶清河也是有些头大,他只是希望能够拓宽一下自己的数学边界,并没想过会有这么多的问题。

“这些公司都很着急吗?如果不着急,我们可以慢慢来。”

“这个我问一问,他们要是着急的话,我就让他们重新找别人吧。”

叶大力回道。

叶清河突然想到了一个问题:“他们没有对外公开,这些问题是交给谁吧?”

“并没有!”

知道叶清河的习惯,所以叶大力在跟三家公司联系的时候,就特别说明了,让他们不要对外公开说是帮星河算力找问题。

没有公开,那还好!

叶清河松了一口气。

三家公司的回复都非常的快,对于这些问题,虽然相关公司都很迫切,但在这个时候,都是一致口径,他们可以等。

既然这样,叶清河也就放心了。

点开他们发过来的这些问题,叶清河发现,原来有这么多的数学问题需要去解决。

之前找叶清河的只有建筑行业和医疗行业,还有就是物流的了,当他的影响力大了之后,当三家公司被全球关注,这些物流集团和想要在这个事情当中获利的人全面发力时,各行各业的问题一下子全部都汇总过来。

计算机和AI领域,排在最前面的就是P vS NP问题。

叶清河解开这个问题被严密封锁,虽然国家已经在暗中进行相应的一些迭代,但是并没有对外公开,所以还没有人知道这个问题已经被破解掉。

所以这个问题依然是AI计算机领域排名比较高的问题。

其次是大模型优化数学,比如高维稀疏矩阵收敛,TranSfOrmer注意力机制数学下界,模型泛化性理论证明。

还有深度学习可解释性,图神经网络数学,量子计算数学。

金融经济行业有期权定价高阶模型,金融风险测度,股市时序预测,宏观经济均衡,数字货币风控。

医疗生物科学方面的蛋白质折叠数学,医学影像重建,流行病传播建模,基因序列分析…

等等等等!

都没有去细分,光分这种计算机、金融、医学、航天、气象等大类,他就分出了12类。


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