回到北大後，徐辰的日子變得更加充實。
他依然每週出現在階梯教室，給學生們講解數學的本質；每兩週也要主持波利尼亞克猜想課題組的組會，推進那個“練手專案“的進度。
而除了學校這邊的教學和科研之外，他還多了一個新身份——DeepSeek工程團隊的學術顧問。
……
和產業界的合作，比徐辰原先設想的更慢，也更瑣碎。
他原本以為，自己己經把“諸葛”架構的數學底子打得很牢，只要把理論交出去，剩下的事就是工程師們的工作了。後來他很快發現，這種想法有一點學院派的天真。理論上閉合的東西，不等於它就能在真實機器上順暢執行。你可以在紙面上得到一種近乎完美的結構，但它一旦進入硬體、進入頻寬、進入視訊記憶體，進入那些看不見卻無處不在的資源約束，事情就會變得完全不同。
某種意義上說，他第一次真切地理解了“工程”這個詞。
不是把程式碼寫出來那麼簡單，而是不斷和現實談判：和機器談判，和成本談判，和時間談判，甚至和那些並不優雅、卻客觀存在的物理邊界談判。
這段時間裡，系統面板也悄無聲息地給了他一點反饋。原本幾乎沒怎麼動過的工程學經驗，從 Lv.0（70/100） 一點點往上跳。等到第一輪架構適配做完，竟然首接跨過了門檻，變成了 工程學 Lv.1（12/500）。徐辰看著那行數字，一時間還有些哭笑不得。以前他總覺得工程是“把正確的理論做髒一點”，現在才發現，能把一個理論真正落地，本身就是另一種高強度的智力勞動。和頂級團隊一起做事，漲經驗的速度確實快得離譜。
……
這種權衡，在第一階段最為集中。
第一個階段是demo模型的理論講解。
前兩週，DeepSeek的工程團隊先是把徐辰之前在雁棲湖跑出來的那個Demo版本徹底拆解了一遍。他們需要理解每一個模組的底層邏輯，找出所有可能的效能瓶頸和工程隱患。
這個過程中，徐辰的主要工作就是充當“活的技術文件“。工程師們每天都會提出各種問題：
“徐教授，這裡的張量收縮為什麼選擇這種方式而不是那種？從計算複雜度看，另一種方式好像能減少30%的浮點運算？”
“您這個SLRM的推理深度閾值為什麼設在這個值？能不能動態調整，讓它根據不同問題自適應？”
“關於流形上的調和形式識別，您當初為什麼要用這套拓撲方案？有沒有其他的等價表述，可能更容易在GPU上並行化？”
每一個問題背後，都隱含著工程師們在嘗試用產業思維去改造學術思維。這些問題問得很細，也很現實。做工程的人關心的是“為什麼非它不可”，因為每一個“非它不可”的設計，最後都要落實成時間、機器和預算。
他們不是在質疑徐辰的設計，而是在尋找那個“數學的嚴謹性“和“工程的可行性“之間的平衡點。
徐辰每次都會去北京分公司的現場耐心地解釋，有時候甚至需要在白板上現場推導一遍，讓工程師們真正理解這不是某個隨意的引數，而是有嚴格的數學原理支撐的設計選擇。
因為跑得實在太勤，徐辰甚至咬咬牙，忍痛花錢辦了一張哈囉單車的三十天不限次騎行月卡——畢竟單次扣費超時一塊錢的心痛，哪怕是身價兩億的大佬也承受不起。
……
熬過了第一階段，第二階段是“架構適配”，這個階段總算讓徐辰稍微喘了口氣。
徐辰提供的諸葛框架，是在學術環境下的理想設計。但產業界需要的是能跑在實際硬體上、能處理真實資料、能扛住各種邊界情況的工程產品。
理想設計追求的是一種接近數學證明的完整性：每個模組為什麼存在，每條推理鏈如何閉合，最好都能在邏輯上自圓其說。工程產品則是另一回事。它要面對的是長時間執行的穩定性、批次排程的效率、錯誤恢復機制，以及一個最常見也最世俗的問題——錢。
這意味著要把徐辰那套優美但理想化的數學推導，翻譯成能在GPU/LPU叢集上並行執行的核函式和張量操作。
還好DeepSeek恰好擅長這種翻譯。
要知道，DeepSeek在業界最引以為傲的，就是他們那變態的底層級別最佳化能力。早在DeepSeek-R1橫空出世的時代，他們就靠著手寫PTX彙編程式碼和極致的視訊記憶體碎片管理，硬生生把大模型的訓練成本打到了OpenAI的幾十分之一！雖然不同公司對“幾十分之一”的具體口徑未必完全一致，但沒有太多人否認一點：DeepSeek幾乎是最早把底層演算法最佳化變成公司文化的團隊之一。
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