接下來的時間，李青把能找的資料全翻了一遍。
Kato的尤拉系構造、Perrin-Riou的p進L函數理論、Nekovar的Selr群工作，還有幾篇九十年代發表在高維情形上沒什麼人引用的論文。
他一篇篇讀過去。
有用的東西不多，但每篇裡總有一兩個技術細節能對上他手裡的框架。
就在這日復一日的研究中，11月30日，網上ChatGPT的釋出影響到了他。
短短幾天時間，註冊量已達上百萬。
網上討論度更是炸上了天。
連兩耳不聞窗外事的李青都忍不住側目，實在是討論度太高，幾乎身邊的人都在聊這件事，甚至已經開始嘗試使用。
好奇之下，李青也下載了ChatGPT，試試它到底有什麼功能。
一番探索下，李青發現，用這個軟體寫檔案、寫郵件、寫對話都非常順暢。
那能不能做數學題呢？這才是李青最感興趣的地方。
於是李青發布了一道高中數學函式題，答案很快就顯示出來來了，並且給了好幾種解題方法。
李青掃過去一看，發現都是正確的，這讓李青有些驚訝。
李青又給了它一道普通競賽題，然而這次給出的答案是錯誤的。
出發點，也就是開始寫的公式很正確，不過慢慢就開始偏移，直接跳公式，上面與下面的公式驢唇不對馬嘴，變得毫無邏輯起來。
看起來，它的功能還是有限的。
李青後續又給了幾道題進行測試，包括大學本科題，最終得出結論，它最多隻能解決大學本科的簡單題，稍微難一點的題都會出現錯誤。
既然解題方向不可取，那證明題應該也不行。
果不其然，幾道有關證明題測試下來，給出的證明過程依舊錯誤。
那麼搜尋文案呢？
比如李青經常找很多相關的數學論文資料，要耗費大量時間，不知道在這裡能不能幫他節約一些時間。
李青就拿這次證明BSD猜想有關的論文進行測試。
然而，它給出的結果大部分都是李青沒有見過的，這讓李青一時有些驚喜，但也伴隨著憂慮。
驚喜驚喜在於好像真的可以節省時間，憂慮在有些論文題目好像不太相關。
而後他根據它給出的論文進行查詢，發現怎麼也查詢不出來。
李青又換了網站，甚至對一些小期刊的論文都開始一個個查詢，卻依舊沒有找出來。
直到看到一篇相似的、卻完全虛假的論文被搜尋出來，方才讓李青覺得，AI又給了他一個錯誤的方向。
李青現在對它非常失望，好像它對數學方面的幫助並不是很大。
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