他将目光投向了系统手稿中的另一个核心模块——动态长时记忆网络（D-LTMN）。
然而，当徐辰满怀期待地翻开这部分的草稿时，一盆冷水当头浇下。
太残缺了。
相比于SLRM部分还算完整的理论框架，D-LTMN这部分简直就是“灾难现场”。
关键的图更新算法只写了一半，公式推导到最关键的地方突然断掉，取而代之的是一串乱码般的墨迹。关于注意力权重如何在图结构和序列结构之间动态分配的机制，更是只有寥寥几句语焉不详的描述。
“这……这让我怎么补？”
徐辰看着屏幕上的残卷，眉头紧锁。
徐辰尝试着推导了几步，但很快就卡住了。
这不仅仅是数学问题，更涉及到了极其复杂的认知科学和信息检索理论。
“看来，LV.0的信息学等级，确实是硬伤啊。”
徐辰叹了口气，不得不承认现实。
虽然他靠着LV.3的数学直觉，硬生生啃下了SLRM这块硬骨头，但那是因为SLRM本质上是一个几何问题。
而D-LTMN，更多的是一个工程和算法问题。
没有足够的信息学底蕴，想要凭空补全这些缺失的环节，无异于盲人摸象。
“算了，贪多嚼不烂。”
徐辰果断放弃了死磕D-LTMN的念头。
“先把SLRM这碗饭吃到嘴里再说。”
“只要把这篇关于SLRM的论文发出去，拿到系统的经验奖励，把信息学等级提升到LV.1，到时候再回头来收拾这个D-LTMN，还不是手拿把掐？”
打定主意后，徐辰不再纠结。
……
不过，在正式整理论文之前，他决定先把“战绩”刷得更漂亮一点。
光有一个CLUTRR数据集的成绩，虽然惊艳，但难免会被人质疑是“过拟合”或者“运气好”。
要让审稿人闭嘴，最好的办法就是——全方位碾压。
他打开了Hugging Face的排行榜，挑选了几个公认最硬核的逻辑测试集：
- SNLI (Stanford Natural Language Inference)：斯坦福自然语言推理数据集。这是NLI任务的鼻祖，要求模型判断两个句子之间的逻辑关系，比如蕴含、矛盾、中立