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如何处理这种“破损的对称性”
，是理论落地必须要解决的问题。
肖宿几乎不假思索：“用群的正则表示分解。
离散对称可以嵌入到连续群的子群中，近似对称可以通过定义鬆弛的等变约束来处理。
具体实现时，我们设计了一个可微的对称性度量函数，允许小幅度偏离理想对称。”
他调出了一页ppt，上面是那个度量函数的数学定义和几个实验曲线。
姚院士仔细看了几秒，缓缓点头：“很优雅的解决方案。
谢谢。”
坐下时，他轻声对博士生说：“记下来，这个度量函数的设计，我们组可以借鑑。”
第二个提问的是钱卫华院士。
他问题更偏工程一些：“肖宿同学，从算法复杂度分析，你的框架在理论上是o（nlogn）级別的。
但实际实现中，特別是大规模分布式计算时，通信开销会成为瓶颈。
有没有考虑过针对超算架构的优化？”
这个问题问得相当专业，直接戳中了大规模ai训练的核心痛点。
我们现在的ai之所以强调大数据、大模型，本质上就是靠计算量和数据量来得到精確的答案。
再理想的框架，如果算力跟不上，也达不到想要的效果，一切白搭。
肖宿点点头，这个人提的问题还是比较关键的。
“这个问题之前已经考虑过。
群论框架的特徵空间具有局部性，天然就適合数据並行。
我们正在设计一种分层聚合算法，可以在保证精度的前提下，將通信量减少到传统方法的百分之三十左右。
论文在投，预印本已经掛在arxiv上。”
钱卫华眼睛一亮：“arxiv编號多少？我回去马上看。”
“2309.xxxxx。”
肖宿报出一串数字。
钱院士迅速记下，满意地坐下。
接下来又问了几个问题，有京大的教授，有外校的研究员，问题质量都很高。
肖宿回答简洁但精准，没有一句废话。
偶尔遇到特別基础的问题，他会直接说“这是群表示论的基础知识，可以翻教科书”
，一点不留情面。
几个想浑水摸鱼刷存在感的记者，提的问题被也肖宿直接无视了。
两点五十五分，顾清尘作为主持人站起身。
“时间差不多了，最后一个问题。”
一个华清大学的博士生抢到了机会，问了个关於周氏猜想证明细节的问题。
肖宿用三分钟解释清楚，然后看向台下。
“还有问题吗？”
台下安静极了。
不是没有问题，而是问题太多了。
大多数人连今天写的笔记都还需要时间消化。
很多问题还需要回去仔细研读论文，甚至需要补充基础知识，才能问得出来。
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