把已经完成的137页论文，直接复制进了豆豆的数据库，然后直接进行中英转化。
豆豆最初设计定位本就是一款辅助研究的人工智能软件，研究所后台一直都可以调用豆豆某部分功能的数据库。文本翻译更是最基础的功能之一。
目前豆豆能翻译世界主流的前十种语言，一份137页的论文由中文翻译成英文，用时仅仅只需要约半分钟。翻译成英文后，137页的论文也扩展到了151页。
论文的格式、措辞的语法，基本上无法挑剔。
起码李建高坐在那里看了三个小时，没发现任何毛病。
除了那些专门标注出的汉语拼音看了感觉有些不太习惯之外，李建高还真挑不出什么错处。
那种怪异感主要是不由自主的脑补出了未来跟国外数学家交流时，那些数学家们在英文中突然夹杂出几个汉语发音的画面。
有种abc的既视感。
抛去这种感觉外，翻译的质量几乎是无可挑剔。
科技改变科研。
汉译英能有这种质量跟效率，那么英译汉自然也是差不多的。
以后的各种论文跟英文版说明书直接下载电子版，然后输入数据库就行了，甚至同声传译都可以依赖这种技术进行。这对于许多语言能力不算突出的科研工作者大概算是福音。
虽然心里很感慨，但李建高还是认真的把豆豆翻译的论文整体阅读了一遍。
大体感觉就是后半部分关于加权因子的描述更为抽象了，说实话这部分内容他真就是润色而已，具体的证明过程不止是他没看太懂，研究所里的诸多教授们也没看太懂。
关于函数w(n)的定义复杂，需要进行判别，而且选择的方法并不是很直观。哪怕借助了图形解读，大家也都是一知半解的，但如果代入后演算验证，能证明函数w(n)是有效的。
研究所甚至用乔泽的加权函数，并用极短时间借助超算计算出了一个新的梅森素数：2^90，000，301 -1。
更有意思的来了，因为乔泽的加权函数w(n)证明还没经过学术界的认可，所以不能用于演算，所以现在要验证这个数字是否的确是梅森素数，超算需要更长的时间验证。
因为不可能为了验证这个梅森素数浪费太多算力资源，所以同样算力的计算出这个数仅用了两天，但验证起码要两到三周才能有结果。
毕竟这个数字有两千七百多万位。
而对应的
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