做过一些测试，只要给予它足够的算力，它能几乎完美地利用各种模拟软件，用虚拟的方式去还原论文中的实验室数据，能够成功分辨出论文中是否用了虚假数据，或者ps图像。
目前为止，成功率在百分之九十八以上。
在分析数学类论文时，也能快速给出论文中各个定理引理的逻辑性分析，准确度能达到百分之九十九。虽然乔贝恩还不能完全替代审稿人，但用来做论文初筛，能够减少期刊编辑和审稿人百分之九十以上的工作量。这让审稿人能够把所有的关注点都聚焦在论文创新性评判和跨学科联想上。
是的，乔源打算推出的ai论文辅助工具能够一键生成全球多种语言的论文。
然后同步在华夏国内推出仅针对中文的ai审稿人系统。
当然也不能说乔源这种行为有什么恶意。
他也是看全球科学家工作太辛苦了，所以打算委托有为集团开发出一个面向全球的辅助工具而已。本意是好的，但如果有人急功近利，利用这项技术去疯狂的水论文，增加各大期刊编辑跟审稿人的工作量，就不是他能决定的了。毕竟技术无罪，如果没有歪心思，老老实实使用，的确能大幅度减少科研工作者的繁琐工作。起码不用再频繁地去公共数据库查找数据。
但如果真的有太多的人想走捷径，利用这款工具搞大水漫灌那一套，他的实验室又恰好注意到这种情况，开发出一种针对性的ai论文审核工具，这就很合理又因为技术储备等等原因，ai审稿人工具暂时只支持审核中文论文也很合理。
总之近期的，远期的，各种规划，都已经在乔贝恩的帮助下，拟定得清清楚楚。
现在唯一需要乔源思考的就是接下来他该如何对qu(n)群去做推广。
这的确是个问题。
毕竞之前乔源创造qu(n)群是以解决具体问题来驱动的。
是为了帮助刘重诺证明那些诡异的天体数据并不是系统幻觉又或者数据误差。
之后对qu(n)群做的推广则是为了帮助cern的物理学家去解决微观的系列问题。
现在他需要做的是让qu(n)群从具体的数学工具，成为一种数学新范式，自然还是要从数学本身着手。就好像微积分，最初牛顿是为了计算行星运行搞出的数学工具。
在那个极为久远的年代还被称之为流数术。之后经历了百年的发展，这套理论才被抽象成了独立的数学体系。不过牛顿那个年代没有这么发达的教育