不过他又继续说道：“但是，我们必须极度谨慎地对待这种类比。ndn的生长驱动主要来自于任务相关的梯度信号和人为设计的算法规则，是目标导向的：
而大脑的发育受到基因蓝图、环境刺激、自发神经活动等多层次、多时间尺度因素的复杂、非线性调控，其中包含了大量非目标导向的过程。
因此，我们尚未发现，也不敢断言存在一个普适的最优生长曲线”。”
“不过，您的第二个问题，关于反向启发，正是我们未来非常希望深入探索的方向。
ndn—vis工具所捕捉到的动态演化过程，以及ndn—bench积累的不同策略在不同任务下的表现数据，可以作为一种强大的计算探针”。
我们可以设计特定的、与认知科学或神经科学相关的学习任务范式，观察nd
模型在解决这些任务时自发形成的结构特性、模块化程度或信息流模式，然后将这些计算特征与神经科学中已知的生理或解剖现象进行对比关联。这或许能帮助我们提出一些新的生物学假说。
比如，关于特定认知功能映射的功能模块”是如何在动态生长的网络中自发涌现和巩固的。”
吴思源院士听得十分专注，手指轻轻敲着桌面，最终满意地靠回椅背，脸上露出笑容：“很好！保持这种审慎的乐观和开放的探索态度。
计算模型与生物大脑之间的对话，需要的就是你这样扎实的工作，你的工作，为我们提供了一个非常有趣的对话平台。”
接下来的提问来自另外两位资深教授和一位通过视频连接数的顶尖工业界实验室负责人，问题更多聚焦于实际应用：关于ndn—vir编译器在特定硬件上的优化空间、
lite—ndnre在超大规模分布式训练中的扩展性、预训练“种子”模型的知识迁移效率以及潜在的安全性和伦理考量等。
周昀一一作答，思路清淅，既不回避当前方案的局限性，也能清淅地勾勒出未来的优化路径和发展蓝图。
提问环节持续的时间远超常规博士答辩，但是参与答辩的人都没有觉得不耐烦。
最终，陈国栋院士看了看时间，与其他几位委员交换了一下眼神。
“周昀同学，答辩委员会的问题就到这里。请你和旁听人员暂时离场，委员会将进行内部评议。”
周昀从容起身，再次向各位委员鞠躬，随后平静地走出了答辩会议室，门在他身后轻轻关上。
门外的走廊安静，邓永华走到周昀身边，用力拍了拍他的肩膀，“回答得无可挑剔！依我看，这次是稳了。”
周昀笑着点了点头，于他而言，这场答辩更象是将已完成的工作进行一次系统性的梳理和汇报，压力远不如“九州”项目关键时刻的决策。
会议室内，答辩委员会的内部评议正在进行，但过程远比一般的博士答辩要顺畅。
陈国栋院士作为主席，首先开口，言简意赅：“理论根基扎实，对潜在问题认识清淅，工程实现完整，工作具有显著的开拓性和实用性。我认为已达到非常高的标准。”
他的评价一贯严谨，能给出“非常高的标准”四字，已是极高的赞誉。
吴立民教授笑着附和：“我完全同意陈院士的意见。更难得的是，周昀同学不仅解决了怎么做”的问题，还深刻思考了为什么这么做”以及可能带来什么影响”，视野开阔，潜力巨大。毫无疑问，优秀。”
吴思源院士从交叉学科的角度补充道：“这项工作超越了单纯的计算机领域为我们计算神经科学提供了非常宝贵的计算模型和思路启发。其成果的发布，预计将在多个相关领域产生积极影响。我非常欣赏，同意授予博士学位。”
另外两位资深教授和视频连接数的工业界代表也纷纷表态，意见高度统一：周昀的博士论文成果突出，答辩表现优异，完全达到了博士学位的要求，甚至远超标准。
几乎没有争议，投票环节全票通过。
约莫十五分钟后，会议室的门被打开，一位秘书走出来，微笑着对周昀他们说：“各位老师，周昀同学，请进。”
周昀深吸一口气，整理了一下身上那件让他仍觉有些束缚的西装，虽然心里有底，不过好歹是第一次面对这样的场面，还是有一丢丢心跳加速的。
陈国栋院士代表答辩委员会宣布结果，他面容严肃，会场内的气氛似乎比刚才更加庄重，“经过答辩委员会的认真提问、深入讨论和无记名投票表决，我们一致认为，周昀同学的博士论文《ndn的轻量化与可扩展性研究：从理论到生态构建》，选题处于学科前沿，具有重要的理论意义和实际应用价值。论文工作量大，创新性突出，研究成果系统性地解决了ndn推广中的关键瓶颈问题。”
他继续宣读决议：“论文结构严谨，逻辑清淅，数据翔实，分析透彻。答辩过程中，周的同学陈述流利，思路清淅，能够准确、深入地回答委员们提出的问题，表现出扎实的理论基础、独立的科研能力和良好的学术素养。”
陈国栋院士稍微提高了音调，做出了最终的宣告：“综上所述，答辩委员会一致决定，建议授予周昀同学工学博士学位。祝贺你，周昀博士！”
话音刚落，现场立刻响起了热烈的掌声，邓永华脸上露出激动和自豪的笑容，用力地鼓着掌。
老院士微微领首，嘴角带着满意的弧度，吴立民教授一边鼓掌一边对周昀点头微笑，连一向严肃的陈国栋院士，也象征性地拍了几下手。
吴思源院士的掌声则格外响亮，看着周昀的眼神充满了对后辈的欣赏。
周昀上前一步，面向答辩委员会，深深地鞠了一躬：“谢谢各位老师的肯定和指导！”
随后，工作人员拿来了《博士学位决议书》等相关文档，陈国栋院士作为主席，郑重地在决议书上签下了自己的名字，其他委员也依次签名。这份文档，正式标志着周的博士生涯的圆满结束。
签字仪式结束后，会场的气氛变得轻松起来。委员们和旁听的老师们纷纷走上前来，向周昀表示祝贺。
吴思源院士第一个走过来，握住周昀的手：“周昀博士，后续关于计算模型与神经科学的交叉研究，我非常期待能与你有更深入的交流。”
吴立民教授也笑道：“以后可就是周昀博士了，希望你的lite—ndnre能真正引爆社区，我们等着看更多的创新涌现。”
陈国栋院士最后走过来，只是简短地说了一句：“以后在理论研究上，可以再往深处走一走。”
周昀一一礼貌回应，感谢各位老师的指点。
待众人寒喧稍歇，邓永华和老院士走了过来。邓永华看着自己这位创造了最快毕业记录、成果堪称惊艳的学生，百感交集，最终化作一句：“好样的！回去好好庆祝一下！”
老院士则语重心长地说：“路还长，在学术界，博士也只不过是个开始。”不过他很快又想到了周昀的成果，失笑一声：“不过对你来说好象不太适用，哈哈。”
周昀认真点头：“我明白，老师，师公。谢谢你们。”
答辩顺利通过，博士学位到手，一件大事总算是完成了，周的也感觉自己身上少了一块大石头。
答辩过后，周昀又重新回归了原本的生活，项目——学习——休息，三点一线。
九州项目如期进行，他的工作基本已经完成了，接下来就是需要大量工作人员共同努力，整个九州计划完全结束，大约需要半年。
所以周昀又开始了学习，不过这一次他没有选择最为擅长的领域，而是选择了一个非常玄学的领域——材料学！
这个选择，并非一时兴起。
其最直接的诱因，源于“九州”项目推进后，所暴露出的一个无法回避的底层瓶颈——算力载体本身的物理极限。
随着ndn模型的不断复杂化和“九州”所要处理的知识图谱规模指数级增长，即使有aetos平台的优化，对计算资源的须求依然是个无底洞。
现有的硅基芯片，在制程工艺逼近物理极限后，性能提升愈发困难，而功耗和散热问题却日益严峻。
周昀清淅地预见到，如果不能从根本上突破计算硬件的物理限制，他所构想的更智能、更庞大的未来系统，终将沦为空中楼阁。
而量子计算机虽然强大，但是真正了解的人就知道，想要真正使用量子计算机做通用的复杂工作，距离现在的他们还太远太远。
所以他需要查找新的计算载体，是探索碳基材料，如碳纳米管、石墨烯的电子特性？还是研究拓扑绝缘体、量子计算等更前沿的方向？抑或是从生物分子中查找灵感？材料科学，正是这一切可能性的源头。
然而，材料科学领域，传统上依赖于“炒菜式”的试错实验，周期长、成本高，且很大程度上依赖于研究者的经验和直觉，这也是为什么它有时会被戏称为“玄学”。
但周的看到的，却是其中蕴含的可以被计算和智能所颠复的巨大潜力。
而他的底气，正来自于他手中掌握的强大工具—agi。
所以答辩过后，他开始系统地学习材料科学的基础知识：固体物理、量子力学、晶体学、相图、材料制备与表征技术，对于常人而言晦涩难懂的概念和公式，在他强大的逻辑思维和认知能力面前，被迅速解构、吸收、内化。
同时，他也通过ndn架构的动态适应性，尝试构建能够仿真材料从原子尺度到宏观尺度演化行为的跨尺度计算模型。
传统的分子动力学或第一性原理计算往往局限于特定尺度，而ndn的动态生长特性，理论上可以更好地仿真材料制备过程中微观结构的形成与变化。
并且还可以让agi学习海量的材料数据库，包括已知材料的成分、结构、性能数据，以及无数失败的实验数据，并理解材料科学中的基本物理定律和化学规则，然后，他要求agi不再局限于分析现有数据，而是主动进行“逆向设计”。
给定目标性能，例如，超高强度、超导临界温度、特定能带结构，agi会在浩如烟海的潜在元素组合和晶体结构中，快速筛选出理论上最有可能实现目标的候选材料，并预测其合成路径。
agi能够从看似无关的数据中，发现人类难以察觉的深层关联和规律，比如某种微量元素对材料缺陷的抑制机制，或者某种特殊的晶界结构对导电性的巨大影响。
在投入昂贵的真实实验之前，agi可以在aetos平台上进行大规模的“虚拟实验”，仿真候选材料在极端条件下的表现，进一步缩小范围，将试错成本降至最低。
周昀甚至开始构思，如何将agi的分析结果与自动化材料合成、表征设备连接起来，形成一个“计算设计—自动合成—在线表征—数据反馈”的闭环系统，实现材料研发的高度自动化和智能化。
不过想法和现实还是有些差距的，当周昀真正着手将这套“计算驱动材料发现”的宏伟蓝图付诸实践时，才发现理论与现实之间，横亘着一条远比想象中更宽的沟壑。
agi的强大创建在高质量、大规模、标准化的数据基础上，然而，材料科学领域的历史数据虽然浩如烟海，却存在着严重的“碎片化”和“不兼容”问题，不同实验室、不同时期、甚至不同研究团队所使用的制备方法、测试标准、
表征手段千差万别，导致数据之间难以直接对比和关联，大量的“失败”实验数据要么未被详细记录，要么散落在个人笔记本或非结构化的pdf报告中，难以被agi有效学习。
周昀不得不分出大量精力，与国内几个主要的材料数据库机构联系，尝试推动数据标准化和共享，同时指挥agi开发专门的数据清洗和归一化模块，这个过程非常的繁琐。