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回到北大后，徐辰的日子变得更加充实。
他依然每周出现在阶梯教室，给学生们讲解数学的本质；每两周也要主持波利尼亚克猜想课题组的组会，推进那个「练手项目「的进度。
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而除了学校这边的教学和科研之外，他还多了一个新身份——DeepSeek工程团队的学术顾问。
……
和产业界的合作，比徐辰原先设想的更慢，也更琐碎。
他原本以为，自己已经把「诸葛」架构的数学底子打得很牢，只要把理论交出去，剩下的事就是工程师们的工作了。后来他很快发现，这种想法有一点学院派的天真。理论上闭合的东西，不等于它就能在真实机器上顺畅运行。你可以在纸面上得到一种近乎完美的结构，但它一旦进入硬体丶进入带宽丶进入显存，进入那些看不见却无处不在的资源约束，事情就会变得完全不同。
某种意义上说，他第一次真切地理解了「工程」这个词。
不是把代码写出来那么简单，而是不断和现实谈判：和机器谈判，和成本谈判，和时间谈判，甚至和那些并不优雅丶却客观存在的物理边界谈判。
这段时间里，系统面板也悄无声息地给了他一点反馈。原本几乎没怎么动过的工程学经验，从Lv.0（70/100）一点点往上跳。等到第一轮架构适配做完，竟然直接跨过了门槛，变成了工程学Lv.1（12/500）。徐辰看着那行数字，一时间还有些哭笑不得。以前他总觉得工程是「把正确的理论做脏一点」，现在才发现，能把一个理论真正落地，本身就是另一种高强度的智力劳动。和顶级团队一起做事，涨经验的速度确实快得离谱。
……
这种权衡，在第一阶段最为集中。
第一个阶段是demo模型的理论讲解。
前两周，DeepSeek的工程团队先是把徐辰之前在雁栖湖跑出来的那个Demo版本彻底拆解了一遍。他们需要理解每一个模块的底层逻辑，找出所有可能的性能瓶颈和工程隐患。
这个过程中，徐辰的主要工作就是充当「活的技术文档「。工程师们每天都会提出各种问题：
「徐教授，这里的张量收缩为什么选择这种方式而不是那种？从计算复杂度看，另一种方式好像能减少30%的浮点运算？」
「您这个SLRM的推理深度阈值为什么设在这个值？能不能动态调整，让它根据不同问题自适应？」
「关于流形上的调和形式识别，您当初为什么要用这套拓扑方案？有没有其他的等价表述，可能更容易在GPU上并行化？」
每一个问题背后，都隐含着工程师们在尝试用产业思维去改造学术思维。这些问题问得很细，也很现实。做工程的人关心的是「为什么非它不可」，因为每一个「非它不可」的设计，最后都要落实成时间丶机器和预算。
他们不是在质疑徐辰的设计，而是在寻找那个「数学的严谨性「和「工程的可行性「之间的平衡点。
徐辰每次都会去北京分公司的现场耐心地解释，有时候甚至需要在白板上现场推导一遍，让工程师们真正理解这不是某个随意的参数，而是有严格的数学原理支撑的设计选择。
因为跑得实在太勤，徐辰甚至咬咬牙，忍痛花钱办了一张哈罗单车的三十天不限次骑行月卡——毕竟单次扣费超时一块钱的心痛，哪怕是身价两亿的大佬也承受不起。
……
熬过了第一阶段，第二阶段是「架构适配」，这个阶段总算让徐辰稍微喘了口气。
徐辰提供的诸葛框架，是在学术环境下的理想设计。但产业界需要的是能跑在实际硬体上丶能处理真实数据丶能扛住各种边界情况的工程产品。
理想设计追求的是一种接近数学证明的完整性：每个模块为什么存在，每条推理链如何闭合，最好都能在逻辑上自圆其说。工程产品则是另一回事。它要面对的是长时间运行的稳定性丶批量调度的效率丶错误恢复机制，以及一个最常见也最世俗的问题——钱。
这意味着要把徐辰那套优美但理想化的数学推导，翻译成能在GPU/LPU集群上并行运行的核函数和张量操作。
还好DeepSeek恰好擅长这种翻译。
要知道，DeepSeek在业界最引以为傲的，就是他们那变态的底层级别优化能力。早在DeepSeek-R1横空出世的时代，他们就靠着手写PTX汇编代码和极致的显存碎片管理，硬生生把大模型的训练成本打到了OpenAI的几十分之一！虽然不同公司对「几十分之一」的具体口径未必完全一致，但没有太多人否认一点：DeepSeek几乎是最早把底层算法优化变成公司文化的团队之一。
如果说美国几家头部AI公司代表的是一种工业资本的暴力美学，那么DeepSeek更像是另一种传统：把资源不足当作前提，把约束当作设计的一部分，然后在里面逼出效率。梁文锋显然很信这一套。很多时候，他看工程方案时先问的不是「能不能做」，而是「这里是不是还有浪费」。
在这个逐模块重写丶测试丶压榨极限的过程中，工程团队难免需要对原始框架做一些魔改。于是工程团队都会拿着方案询问徐辰：这样改动会不会影响理论的完整性？功能上会不会出现缺陷？徐辰则需要快速判断这些工程妥协是否会触碰到底层逻辑的红线。
这里的一些改动很微妙，因为大多数改动都不是非黑即白的。它们不是对或错，而是能接受或不能接受。某些地方，徐辰会同意退一步，比如允许某种中间表示不再保留最优雅的形式，只要不破坏最终推理的同构性；但另一些地方，他会显得异常坚决。只要他判断某个改动会让模型在极端数学场景下失去可靠性，那就没有商量余地。
……
等到模型彻底成型，进入第三阶段的「预训练」的时候，徐辰基本就不怎么忙了。
他只需要定期给工程团队抛出一些一些已知答案的数学问题作为试题，让模型去尝试。通过这些试题的表现，来判断模型是否出现了过拟合（死记硬背了训练数据）或欠拟合（没有真正学到数学的本质）。
在这个过程中，徐辰也在思考一个更深层的问题：怎样才能真正评估一个数学AI的能力？
普通的AI评估方法是在某个基准数据集上跑个准确率，但在这里不太适用。因为数学研究本身就是在不断地面对从未见过的问题。一个能在已知题库上刷高分的AI，未必能在真正的数学前沿有任何帮助。
徐辰很清楚，数学不是标准化考试。真正的研究现场里，常见的情况不是「你会不会做这道题」，而是「你能不能尽早发现这条路根本不值得做」。这也是很多青年学者最消耗生命力的地方，不是不够聪明，而是把太多时间用在了错误方向上。
这就像用一个人在高考模拟卷上的成绩，去评判他解决现实工程问题的能力，这完全是两码事。
……