李宸与陶哲瑄的合作初衷是为了探索“流体Floer理论”，然而，两人都没想到研究过程中会有一个意外收获。

在试图严格定义那个“类Floer链复形”的微分时，他们遇到了一个核心难题：如何高效、普适地描述和计算无限维相空间中，连接不同涡旋稳态解的梯度流线。

这本质上是一个极度复杂的全局优化和路径搜索问题，其维度之高、约束之复杂，让传统的数值方法和符号计算都显得力不从心。

为了解决这个拦路虎，他们自然地将目光投向了李宸涉及的另一个尖端领域——人工智能。

更具体地说，是李宸的学生张景辉正在攻坚的下一代神经网络架构。

张景辉的研究方向受李宸启发，他的最新模型尝试用持续同调等工具来捕捉数据在高维空间中的拓扑特征，并以此动态调整网络结构，理论上能显着提升模型对复杂、非结构化数据的理解能力和泛化性能。

当李宸和陶哲瑄带着他们的数学问题找到张景辉时，三方一碰撞，火花四溅。

经过几周高强度的协同攻关，一个被他们暂命名为 “拓扑几何推理核心”（TGR-Core） 的原型诞生了。

当这个核心被启动，在模拟的相空间中进行“思考”和“探索”时，其结果令所有人都大吃一惊。

它不仅成功地找到了数条理论预测的连接路径，还推测出几条未被预先想到的，但经过后续数学验证同样存在的可能性路径。

更令人惊讶的是，在解决这个特定数学问题的过程中，它展现出了惊人的泛化和类比能力，其灵活性和适应性远超当前任何专用AI。

“这不仅仅是解决我们的数学问题，”陶哲瑄惊叹地看着屏幕上的结果，“我们好像无意中造出了一个拥有某种初级‘数学直觉’和‘空间推理’能力的通用智能核心。”

李宸也意识到了这个意外发现的巨大潜力：“这个核心架构的本质正是高级智能处理物理世界和抽象空间问题所需的核心能力”