储是没有上限的，存储的内容越多，检索就越复杂，越慢。
所以，随着记忆力提升，不仅是记忆速度越来越快，能记的东西越来越多，还会同时改造记忆的结构，提升检索速度，让陈辉能够记忆远超普通人数十倍数百倍的内容，却像普通人一样，能够瞬间检索出想要的内容来。
否则随着记忆的东西越来越多，他的反应就会变得越来越迟钝，这么一想，这个改变好像还挺合理。
他现在忽然有些理解为什么很多天才根本无法理解普通人。
在记忆力一出生就是三点几的天才世界里，大容量快速检索这不是本能般的东西吗？
普通人却需要花费数十倍，数百倍的努力，才能勉强达到同样的效果！
轻吐一口气，现在，自己应该也算得上是天才了吧？
陈辉很快收敛心神，将注意力拉回到眼前的论文，翻开论文下一页，他才发现这已经是这篇论文的最后一页。
这一天多的时间他已经看完了五篇朗兰兹纲领方面的论文，对其已经有了一个较为清晰的认知，弄明白了它是什么，为什么，怎么做，目前的难点是什么。
这也是陈辉在遇到一个问题，或者一个陌生的对象时的解题框架，先搞清楚他是什么，再弄明白他是怎么做的，以及他为什么要这么做，最后再去解决遇到的问题，很多时候这样一套方式下来，问题就迎刃而解了。
朗兰兹纲领是数学中一系列宏大的猜想网络，旨在揭示数论、几何与表示论之间的深层统一性，用以突破类域论的局限，统一数论与调和分析，揭示数学结构的对称性。
尤其是其中的对称性，与物理中的对称性类似，若是能在上面有所突破，或许就能像爱因斯坦建立广义相对论一样，在数学上做出巨大的，划时代的突破。
它的核心主张不同数学领域的对象，比如伽罗瓦群表示与自守形式，可通过l-函数和对偶性对应联系起来。
同时朗兰兹纲领也分为经典版本和几何朗兰兹纲领，经典版本关注数域上的算术问题，而几何朗兰兹则将这一框架移植到代数曲线等几何对象上，用几何语言重构对偶性。
纲领的核心目标是建立langlands对应，即两类看似无关的数学结构的等价或对偶。
例如，几何langlands猜想断言，代数曲线上的g-局部系统可一一对应于另一侧^lg-d-模范畴，其中^lg为langlands对