在徐辰为了生物信息学闭关修行的某天，徐辰接到了朱宋纯教授的电话。

电话那头，朱教授的声音略显疲惫。

“徐辰，路铺好了。那篇论文你可以发了。”

“好的，朱老师。”

徐辰没有多问。他知道，这简简单单的一句话背后，是无数个部门、无数个顶尖团队几天几夜不眠不休的博弈与布局。

掛断电话，徐辰打开了icml的投稿系统。

点击，上传，確认。

一套流程行云流水，虽然已经截稿，但是靠著朱宋纯院长提供的权限，还是进入了审稿队列里。

紧接著，他又登录了arxiv预印本网站。

虽然icml的审稿结果还要等一段时间，但按照学术界的惯例，先把论文掛在arxiv上“占坑”是必须的。

2025年8月26日，下午3点。

一篇题为《logic is also you need》的论文，悄无声息地出现在了arxiv的机器学习板块。

……

然而，预想中的轰动並没有立刻发生。

arxiv每天更新的ai论文成百上千，徐辰这篇论文就像一滴水匯入了大海，连个浪花都没激起来。

原因很简单。

首先，ai圈子太浮躁了。大家每天都在追逐最新的sota，看谁的模型参数更大，谁的demo更炫酷。对於这种满篇都是微分几何、流形拓扑的“硬核理论”论文，绝大多数工程师看一眼摘要就头大，直接划走了。

其次，验证成本太高。

数学论文，只要逻辑通了就是通了。但ai论文，你说你效果好，別人得復现出来才算数。而復现徐辰这个模型，不仅需要重写底层的算子，还需要不菲的算力。在没有看到確凿的“神跡”之前，没人愿意花这个冤枉钱。

reddit网站的机器学习板块，倒是有人发了个帖子提到了这篇论文，但回復寥寥。

【用户a】：来了一个“is also you need”？现在的標题党真是够了。

【用户b】：等等，作者是chen xu？怎么这么眼熟，是那个数学天才吗？

【用户c】：好像还真是他。不过术业有专攻吧，搞数论的来搞深度学习？我看了眼论文，全是微分几何和流形分布……太硬核了，完全看不懂。

【用户d】：没有github连结？没有huggingface权重？那这就是纯理论推导唄。散了散了，等什么时候有人復现了再说。

正如朱宋纯所预料的那样，西方的学术界和工业界，对来自华国的ai学术成果有著天然的傲慢。

在他们眼里，ai的中心在硅谷，在openai，在谷歌。一个中国的数学系大一新生，写了一篇满是数学公式、没有一行代码的论文，能有什么价值？

大多数研究员点开pdf，看到第二页那密密麻麻的“gumbel-box”推导公式时，就直接劝退关闭了。

“太理论了。”

“数学杂耍而已。”

“大概率是过擬合了一些特定任务。”