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所以，徐辰自己设计了一套评估框架。
这套框架全面涵盖了六大核心方向：猜想验证丶证明压缩丶证明搜索丶引理生成丶漏洞检查以及知识融合。
其中最关键的两个维度，是「猜想验证」和「证明搜索」。
猜想验证的逻辑很直白，当一个数学家提出一个新猜想时，最怕的就是花了一年时间去证明，最后才发现在某个特殊情形下就能找到反例。而诸葛架构在这方面有天然的优势。它可以在后台生成数以亿计的特殊情形丶边界情形，并在庞大的反例空间中进行地毯式搜索。比如，验证一个关于素数分布的猜想，它可以在一秒钟内测试完前一万亿个素数的所有情况；研究一个代数簇的几何性质，它可以瞬间生成出各种退化丶奇异丶高亏格的极端反例。
在徐辰看来，这种能力首先不是「炫技」，而是止损。它意味着一个数学家也许不必再用半年时间去追逐一个从一开始就不成立的命题。
证明搜索则考验的是模型的「工具链选择」能力。数学研究中最痛苦的，莫过于选错了方向。你可能花了一年时间用调和分析的方法去硬刚一个问题，最后才发现这个问题在代数几何的语言下，可能只是一个显而易见的推论。
而诸葛架构应该像一个同时精通所有数学分支的大师，在后台并行地尝试用不同的工具链去攻击一个问题。调和分析失败了，就试试代数几何；代数几何遇到障碍，就换成概率论的视角。它需要能够快速地在工具之间切换，找到那条唯一能通向胜利的路线。
这部分功能，是徐辰个人最看重的地方之一。因为从他自己挑战N-S方程的经验出发，他太知道「方向不对」意味着什么：不是多算几页纸的问题，而是一个人可能白白耗掉几个月甚至几年。
除了这两个最核心的维度之外，其他几个方向同样重要，但相对来说更容易通过工程手段逐步优化。
比如引理生成，就是把一个大问题自动拆成若干个可攻克的中间命题；漏洞检查，则专门拿来审查推导链条里那些隐藏得极深的循环论证丶量词错误和边界条件遗漏；证明压缩，可以把一份几百页的体力型证明整理得更紧凑丶更适合人类理解；至于知识融合，则是把不同数学分支里那些看似无关丶实则同构的结构重新抽象出来，尝试形成新的概念丶新的方法。
但前两个维度的快速排雷和灵活选择工具，才是决定这个AI能否真正在数学研究中发挥作用的根本。其他的功能都只是锦上添花，但这两个才是雪中送炭。
而就在徐辰一边忙着北大的教学丶组会，一边帮DeepSeek推进「诸葛」架构工程化落地的时候，另一边，波利尼亚克猜想课题组的进度，也已经悄然进入尾声……
……
时间进入六月，北京的夏天已经显露出了几分威力。
此时，距离徐辰和DeepSeek正式敲定合作，已经过去了一个多月。在这段时间里，诸葛架构的开发在稳步推进，已经结束了最为繁琐的架构适配阶段，开始准备进入第三阶段的预训练了。
而与此同时，另一边波利尼亚克猜想课题组的进度，也终于迎来了最关键的时刻。
就在一个阳光有些刺眼的下午，徐辰正在北大的办公室里整理下一周的备课笔记，手机突然震动了一下。
他拿起手机，看到是王博发来的一条简讯。简讯的内容只有短短几个字，却透着几乎要溢出屏幕的激动：
【老板！论证闭环了！！！】
消息后面还跟着三个惊叹号，可见王博的激动心情。
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