虚拟学习系统有一个引导助手，如同一个无所不能的老师，全方位的指导。
它展示材料的分子结构时，不会只给出一张图，然后给你讲解各种注释，各种结构的意义和作用。而是直接让你身临其境的“感受”那种的分子结构，“感受”每种结构在总体中的作用。
这种“感受”的接受的信息量是极大的，若说语言是一维的信息，在这里感受到的就是三维的信息，这种感觉太奇妙了。
碳炔理论抗拉强度可达300GPa，但极不稳定，极易发生交联反应或结构坍塌。而碳纳米管虽然强度也很高，但无法保持微观完美排列，缺陷和位错会一步步吃掉它的性能。
需要将碳纳米管和碳炔特性融合到一起，抵消双方的缺陷，达到设计须求。
碳纳米管与碳炔链复合在一起的结构，碳纳米管象一根根中空的骨架管，碳炔链就象藤蔓一样，缠绕着生长在这些管子的内腔里。
当然，实际远非这样简单，他们的结构要复杂的多，像无数个微小的晶胞模块彼此交织、咬合、连在一起，形成一个层层嵌套的结构。
以传统材料工程的眼光看，这样复杂的结构几乎不可能制造出来。
但链板转录法做到了，有时候，越复杂的结构反而越容易用这种方法实现，那种晶胞模块单元便是由一个个微型碳炔与碳纳米管组成。
这些晶胞小模块是一种特殊的大分子结构，是可以通过传统的沉积方式生产出来，即便有不合格的产品，也能通过各种方式筛选出来。
将这些晶胞小模块，也称先导分子，再通过链板转录快速组装到一起，形成最后的链状结构。
这有点象生物体内的，糖体根据信使RNA的指令来组装蛋白质。
链板扮演了RNA的角色，先导分子扮演了氨基酸的角色，区别就是这种先导分子比氨基酸要大很多。
链板本身通过分子级打印技术制成的，上面携带了目标复合材料的结构信息。
在特定的工艺环境中，链板引导先导分子，按照缺省的顺序像搭积木一样，最终形成一条异常复杂的复合纤维。
更关键的是，引导助手接着展开了一份更宏大的蓝图。
这套方法不仅仅适用于这种纤维材料，其他材料也能合成材料，只要能把它们的结构信息“写入”链板，都可以通过转录法制造出来。
甚至更进一步，可以用AI计算出某种未知材料在理论上可能具备的极限性能，然后反向推导映射的链板串行，然后再把它造出来。
这不是发现了一种新材料，这是创建了一种新的材料工业范式。
这种方式对现在人类太重要了。
方程拼命地记。
链板转录法的原理、碳晶胞的结构以及制备方式、链板的制备工艺、转录反应的环境条件、后续纺丝工艺……全部塞进脑子里，能记住多少算多少。
他不知道这个梦什么时候会断，不知道下一秒会不会突然醒来，他必须趁它还在的时候，拼命往里记，多记一点，就可能更快的得到这种工艺。
接下来的一个细节也引起方程的注意。
视角主人在完成学习后，学习助手竟然弹出了一条询问：
【是否进行脑域强化？】
学习系统可以根据当前学习内容产生的神经激活模式，对相关脑区进行突触可塑性定向引导增强，缩短记忆巩固周期。
方程明白这句话的含义，它可以根据你刚刚学到的知识所激活的神经回路，直接强化相关局域的突触连接，降低神经冲动的阈值。
简单说就是加速记忆形成，把需要反复练习才能创建的神经通路，在极短时间内巩固下来，达到真正意义的过目不忘。
这种技术如果成熟，那更进一步呢？如果统计大多数人对某一类知识的神经激活模式，找出规律，形成标准化的突触连接模板，然后直接对学习者进行刺激。
那是不是可以实现知识的直接导入？不需要学习，不需要理解，直接把一套完整的知识体系“写”进大脑里？
方程还未来的及深想，因为视角主人已经做出了选择。
她并没有选择强化，这让方程松了一口气。
如果选了“强化”，以那种学习的速度，方程不确定自己能不能跟得上。即便没有“强化”，视角主人的学习速度也极其惊人。
方程只能祈求她慢一些，再慢一些。
幸运的是，不知什么原因，或许是视角主人累了，或许是某种他无法感知的尤豫。视角主人学习的速度真的慢了下来，这让方程欣喜若狂。
方程最为以自豪的就是自己的学习能力，但今天这点自豪都变得摇摇欲坠了。