“认知过载”危机在“合纵连横”策略的多管齐下，通过认知增强、人机协同和社群智慧，得到了有效的遏制和疏导，“智慧源泉”平台逐渐步入正轨，开始真正展现出赋能全球创新的巨大潜力。然而，林渊的思考并未停留在解决眼前困境。他从这次危机中洞察到一个更根本的局限：现有的知识库，即便是“活体”的，其核心依然是基于人类语言和符号逻辑的“明知识”体系。但人类认知和宇宙规律中，是否存在大量无法用语言精确表述、却至关重要的“暗知识”（或称“隐式知识”）——例如顶尖专家的“直觉”、艺术创作的“神韵”、复杂系统运行的“隐性规律”？一道“绝地之光”，必须从对“知识本质”的更深层探索中点燃，尝试突破符号的表征极限，开发一种能捕捉、表征乃至操作这类“暗知识”的新一代“知识图谱”。
此次突破的方向，指向了几何与拓扑 等数学工具在知识表征中的应用。林渊指令“渊明研究院”的核心数学团队与AI实验室，启动代号“几何心智”的绝密攻关项目。目标不是优化现有知识图谱，而是彻底重构知识的表征基础，尝试用“高维几何空间”与“拓扑不变量”来构建知识的“暗知识图谱”（也可称为“知识流形”）。
“几何心智”项目的核心思想极具颠覆性：将每一个“知识概念”不再视为符号节点，而是看作一个高维空间中的“向量”或“区域”。概念之间的“关系”（如相似、因果、对立）则由向量间的“几何关系”（如距离、夹角、包含）来定义。而一个复杂的知识体系或理论，则对应空间中的一个复杂的“拓扑结构”（如曲面、连通性）。
其技术路径极为前沿：
1. 知识嵌入几何化：利用最新的大语言模型和数学方法，将海量知识（文本、数据、甚至图像、声音）映射到统一的、高维的“知识几何空间”中。
2. 隐式关系发现：在该几何空间中，通过计算向量间的几何特性，来发现概念间未被明确表述的、深层的“暗关联”。例如，“直觉性相似”可能对应向量间的短程测地线距离。
3. 知识生成与推理：在新的知识空间中进行“几何运算”（如向量平移、流形变换），来实现类比推理、概念合成等高级认知功能，这或许能模拟人类的“灵感迸发”。
攻关过程完全是数学与计算的艰难探索。
转机出现在项目组尝试用“几何心智”原型分析粒子物理标准模型与宇宙学常数问题之间的潜在联系时。传统基于关键词的方法收效甚微。但在“知识几何空间”中，AI通过计算相关概念向量的拓扑性质，竟发现了一些高度抽象的数学结构（如特定的对称性破缺模式）在描述两个领域的深层理论时，呈现出意想不到的“几何相似性”。这为统一理论提供了全新的、非语言的思考线索。
“我们……我们可能为知识建立了一副‘几何之躯’！” 首席数学家激动地报告，“它让我们能‘看见’知识之间从未被言说的形状和关联！”
“绝地之光，知识图谱！”“几何心智”项目的突破性思路，意味着“知识纪元”可能即将从“语言符号”的二维平面，跃升到“几何结构”的高维空间。这幅新的“知识图谱”或许能让我们触及那些“只可意会不可言传”的暗知识深处，为理解复杂性和激发原始创新，打开一扇全新的大门。这道光，照亮了通向更深层智慧的道路。