题，再徐徐图之。”
陈辉诚实回答到。
郑楠柠点头，继续问道，“目前杨-米尔斯研究的前沿方向有三个，你觉得哪个方向最可能完成突破？”
这个问题陈辉还当真没有想过，但刚刚了解完这三个方向，似乎也是时候考虑这个问题了。
拓扑量子场论重构方向数学结构清晰，抗干扰性强，基于非阿贝尔规范场的拓扑不变量，如陈数、瞬子数，可直接关联杨-米尔斯理论的模空间与物理态的分类。
但当前研究集中于二维/四维流形，高维推广需突破规范场紧致化技术，并且拓扑态与标准模型中的规范场对应关系尚未完全明确，实验可观测性存疑。
但这是最适合陈辉的方向，他的数学物理基础扎实，代数拓扑和范畴论也是信手拈来，能够轻松入门并深入研究，或许能很快就将这个方向的研究带入新的境界。
机器学习辅助证明，这无疑是陈辉薄弱的方向，但这同样是非常有意思，也很可能出成果的方向，如今数学界的年轻科学家们，比如舒尔茨和陶哲轩，都在积极推进人工智能在数学研究中的应用。
其强大的计算能力能够让瞬子解计算效率提升300倍，在处理高维问题时，神经网络可拟合非线性偏微分方程的复杂解空间，比如杨-米尔斯方程的瞬子模空间。
但它的问题也是最大的，黑箱模型难以提供严格的数学证明，依赖数据质量与训练集设计，数值解可能偏离物理真实。
规范-引力对偶探索则是借鉴了弦论中的AdS/CFT对偶，将杨-米尔斯方程映射到反德西特空间的引力理论，解决强耦合问题。
但其对偶有效性局限于特定维度，引力子质量与规范场耦合的匹配问题尚未解决，在低能极限情况下会失效。
弦论对于陈辉来说也是一个全新的领域，光是对弦论的学习都需要耗费他大量的时间。
总而言之，目前的情况像是有很多通往真理的大道，但每一条路上都布满了陷阱，千疮百孔，甚至都看不到路的尽头到底是什么。
“机器学习是个不错的命题，或许你可以考虑考虑，这是很容易出成果的方向。”
或许是见陈辉沉思了太长时间，郑楠柠开口提议到。
“为什么不把三个方向融合，取长补短呢？”
忽然，陈辉开口。
隐约之中他似乎捕捉到了什么，但这次与之前几次不同。
他只隐约感觉到了潜藏在黑
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