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,而不仅仅是“实验室制备”
——这意味着,系统要的不是一篇论文,而是可以投入实际生产的技术路线图。
这难度差了不止一个量级。
实验室制备只需要做出几平方厘米的样品,产业化需要的是连续、稳定、低成本的大规模生产。
他目前的研究成果,离产业化还差着十万八千里。
接取任务后,系统会提供帮助吗?
[SystemResponse]
系统提供文明推演功能,可基于现有知识体系推演技术路径的最优解。
具体实现需要宿主自行完成。
推演技术路径的最优解。
沈默琢磨着这句话。
如果系统的推演功能真的有效,那就等于有了一个超级人工智能做后盾,随时可以提供最前沿的研究方向指导。
在科研领域,方向对了,效率能提升百倍。
接取。
[SystemResponse]
任务已接取。
倒计时:29天23小时58分。
文明推演功能已激活。
建议推演路径:基于缺陷工程理论,优化衬底材料选择,将生长温度从1000°C降至800°C以下。
沈默愣住了。
不是因为系统给出了建议,而是因为这个建议——和他今晚在数据分析时,脑子里突然闪现的一个念头,几乎一模一样。
他今晚实验的核心数据之所以漂亮,就是因为他在衬底材料上做了一个微调。
这个微调不是基于任何文献,而是他在连续工作了三十六个小时后,脑子有点迷糊,随手换了一种衬底。
然后数据就好了。
他当时没多想,只觉得是运气。
现在系统告诉他:那不是运气。
那是——什么?
“宿主的科研直觉与系统推演路径高度吻合”
,是系统的运行机制之一?
还是说,系统早就绑定了他的大脑,潜移默化地影响了他的判断?
这个问题,他没有问。
因为他知道,就算问了,系统也不会回答——或者说,回答了,他也不敢信。
夜深了。
实验室外的走廊彻底安静下来。
沈默靠在椅背上,盯着屏幕上那个淡蓝色的系统界面,久久没有动。
一张研究生文凭,一篇顶刊论文,一个博士申请。
这些是他今天下午还在为之奋斗的东西。
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