“能承載第一階段的研究容量嗎？”李青追問。
“當然可以，而且以後隨著研發階段的程序，它的容量會越來越大，這個問題可以隨時解決。”
“那就好。走吧，我們要解決的問題不在少數，先去工作室。”
皮克斯點點頭，最後兩人加快了腳步。
設計AI的地方，其實就是普通工作室，每個人工位上都有高效能計算機。
他們需要在這裡搭建框架，做出編碼，規劃任務等等。
當然，這只是在設計AI的表面，真正訓練AI的場地是機房算力場地，那裡才是AI功能實現的地方。
來到工作室，開始投入工作。
第一階段的任務是結構化知識庫，也就是給AI投餵無數論文。
但這些論文，李青要求必須是已經證明過、邏輯無誤的已投論文，對於尚存疑或者不明確的論文，建立存疑庫，將未證明的猜想或者偽證明放進這個題庫，並打上存疑標誌。
這樣無疑加大了眾人的研發難度。
其實，最開始對這一階段的目標，眾人並沒有討論，都預設為直接爬蟲全部文庫就是。
但李青堅決拒絕，並提出這個問題，只是說道：
“我們要做和市面上不一樣的，直接投入全部文庫，那就等於汙染我們的整個AI環境，那並不是知識，也不是我想要的。”
大家開始對這個方案進行詳細規劃，分類不同區域，最終落實到規劃書上這一新階段的要求。
而真到做起來的時候，李青發現工作量真的非常大。
李青從學校拉了二十多個博士生來幫忙，一人分一部分，標完才能進庫。
那段時間他每天只睡四五個小時。
皮克朗有次半夜兩點來工作室拿東西，看見李青還在對著螢幕一篇一篇地翻論文，忍不住說：“李教授，你這樣搞，專案沒完你先完了。”
李青頭也沒抬：“那你幫我多看兩篇？”
皮克朗：“……”
而接下來的工作就是讓AI搜尋出來的檔案能夠具有完整路徑。
也就是讓它具有前提條件，而不是憑空生成。
這一階段的工作也很輕鬆，只要設計嚴格的邏輯通道便能完成，李青將這項任務放心地交給了團隊。
而他自己則設計如何能使AI檢索出錯誤，並將錯誤的地方標識出來，再給出正確的答案。
很快他便想到了引入證明檢查器的結構，也就是lean。
讓它先檢查再輸出，保證不生成錯誤的答案。
就這樣又過了半個月，所有研究計劃書的任務都已落地，清溯計劃AI產品1.0雛形完成。
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