正文 第226章 这需要立马上报
“？？”
叶清河没听太懂，什么早就想着这个问题，什么抛出阉割版的？
“不过，你做的对，这些东西确实不适合一下子抛出来，光你抛出来的这个阉割版的算法就已经让业界动荡，让金融圈地震了，要是直接抛出p＝np这个大杀器来，那就真的是掀翻世界了！”
陶志强不用叶清河回答，已经给叶清河脑补好了所有内容。
“这个图你没有给别人看吧？”
“没有，我昨天解出来的，没多想，就给您发了一份。”
叶清河是真没有陶志强想的那么深谋远虑，他昨天解出这个后，是有一些小得意，想着给自家这个没教过自己的老师看一下，算是小小的炫耀一下。
毕竟这个东西给周婉儿，给叶大力苏妙儿他们看，根本就是对牛弹琴，他们只会一脸问号的看看图看看他，满脸都是给我看这个有什么用？
只有专业的人才能知道，自己解出这个有多厉害！
“记住，这个东西不能再给别人看了，最好是谁也不要说，你放心，这个问题既然已经困扰了数学界这么多年，不是那么好突破的，所以你只需要耐心等着，等你物流那边验证结果出来，你再拿出来，明白么？”
叶清河毕竟年轻，陶志强怕他哪天一时兴起，再把这个东西发出去，到时候名气是有了，但结果未必如他想的那样。
现在这样就很好，提前布局，规避p＝np公开后的行业与资本围剿。
物流行业算是算法与硬件双重驱动的行业，即便p＝np的算法再极致，也需要仓储配送车队这些物理基础设施承载。
叶清河提前搭建全覆盖的物流网络，掌握独立的基础设施与数据体系，可以避免在公开后，被那些巨头利用资本与现有基础设施垄断。
更主要的是，如今的阉割版抢占商家与市场后，制定新的物流服务标准与定价体系，形成用户粘性与生态壁垒，等新的算法上线，无需再开拓市场，直接就可以实现现有网络的全域最优升级。
如果一切没有问题，自己这个新收的弟子，未来可能就是物流业的巨头了。
到时候，自己想要开个项目什么的，再也不用出去找别人化什么经费了。
想想，陶志强都觉得必须得为叶清河做好保驾护航的工作。
他将刚才脑海里想的也都给叶清河说了一遍。
“我知道了。”
叶清河真没有想过陶志强会脑补出这么多，他真没有往这一块去想，他动笔推导这个问题，本就不是为了拿什么菲尔兹奖，也不是为了颠覆世界，只是单纯因为在解ai智能问题的时候，被卡在这里了。
在p≠np的旧世界里，ai再强，本质也只是暴力拟合大师，深度学习靠海量数据，层层参数，巨量算力在高维空间里一点点试探、逼近、修正，永远只能摸到局部最优，永远做不到真正的理解。
举个例子，给它一张图，它能识别是猫是狗，却不懂猫为什么是猫。
或者说给它一道题，它能套模板算出答案，却根本没有办法从零开始创造解法。
这就是ai的认知天花板，验证一个方案很容易，但凭空找到最优解极难。
它永远像
叶清河没听太懂，什么早就想着这个问题，什么抛出阉割版的？
“不过，你做的对，这些东西确实不适合一下子抛出来，光你抛出来的这个阉割版的算法就已经让业界动荡，让金融圈地震了，要是直接抛出p＝np这个大杀器来，那就真的是掀翻世界了！”
陶志强不用叶清河回答，已经给叶清河脑补好了所有内容。
“这个图你没有给别人看吧？”
“没有，我昨天解出来的，没多想，就给您发了一份。”
叶清河是真没有陶志强想的那么深谋远虑，他昨天解出这个后，是有一些小得意，想着给自家这个没教过自己的老师看一下，算是小小的炫耀一下。
毕竟这个东西给周婉儿，给叶大力苏妙儿他们看，根本就是对牛弹琴，他们只会一脸问号的看看图看看他，满脸都是给我看这个有什么用？
只有专业的人才能知道，自己解出这个有多厉害！
“记住，这个东西不能再给别人看了，最好是谁也不要说，你放心，这个问题既然已经困扰了数学界这么多年，不是那么好突破的，所以你只需要耐心等着，等你物流那边验证结果出来，你再拿出来，明白么？”
叶清河毕竟年轻，陶志强怕他哪天一时兴起，再把这个东西发出去，到时候名气是有了，但结果未必如他想的那样。
现在这样就很好，提前布局，规避p＝np公开后的行业与资本围剿。
物流行业算是算法与硬件双重驱动的行业，即便p＝np的算法再极致，也需要仓储配送车队这些物理基础设施承载。
叶清河提前搭建全覆盖的物流网络，掌握独立的基础设施与数据体系，可以避免在公开后，被那些巨头利用资本与现有基础设施垄断。
更主要的是，如今的阉割版抢占商家与市场后，制定新的物流服务标准与定价体系，形成用户粘性与生态壁垒，等新的算法上线，无需再开拓市场，直接就可以实现现有网络的全域最优升级。
如果一切没有问题，自己这个新收的弟子，未来可能就是物流业的巨头了。
到时候，自己想要开个项目什么的，再也不用出去找别人化什么经费了。
想想，陶志强都觉得必须得为叶清河做好保驾护航的工作。
他将刚才脑海里想的也都给叶清河说了一遍。
“我知道了。”
叶清河真没有想过陶志强会脑补出这么多，他真没有往这一块去想，他动笔推导这个问题，本就不是为了拿什么菲尔兹奖，也不是为了颠覆世界，只是单纯因为在解ai智能问题的时候，被卡在这里了。
在p≠np的旧世界里，ai再强，本质也只是暴力拟合大师，深度学习靠海量数据，层层参数，巨量算力在高维空间里一点点试探、逼近、修正，永远只能摸到局部最优，永远做不到真正的理解。
举个例子，给它一张图，它能识别是猫是狗，却不懂猫为什么是猫。
或者说给它一道题，它能套模板算出答案，却根本没有办法从零开始创造解法。
这就是ai的认知天花板，验证一个方案很容易，但凭空找到最优解极难。
它永远像
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