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9月21日上午，北京时间十点整。
徐辰的直播间准时开启。
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五分钟内，观看人数就冲到了五十万。十分钟后，破百万。
这种热度，已经足以比肩春晚级别的直播了。
进来的观众五花八门。
有单纯来看热闹的路人，他们在弹幕上狂刷「徐神又来装逼了」「期待被吊打」之类的玩梗。
有真正的数学学者，他们来自全球各地，希望亲眼看到这位传奇人物如何操纵AI去解决那些困扰了他们多年的难题。
还有一批特殊的观众，来自各大量化基金的数据分析师。他们在直播间里不是为了学数学，而是在实时抓取弹幕情绪丶监测观众反应丶建立舆论热度指标模型。一旦徐辰在直播中展现出足够震撼的数学成果，这个情绪信号就会立刻被翻译成交易指令，推送给后台的算法交易系统。
这是现代金融的一个隐秘角落：情绪量化。
简单来说，就是用自然语言处理技术去捕捉市场参与者的集体心理变化。当直播间里的牛逼丶天才丶突破这类关键词从每分钟出现10次暴增到100次时，这个情绪的转折点，就会被算法识别为「市场信心拐点「，进而自动触发相关的交易策略。在毫秒级的交易中，情绪有时候比数据本身更有杀伤力。
……
徐辰的直播间布置很简洁。
黑色的背景，一台MacBookPro，一块白板。
徐辰坐在镜头前，穿着一件简单的灰色卫衣，头发有点随意，面前放着一杯咖啡。
他对着镜头试了试音，清了清嗓子。说实话，虽然讲过不少课，但面对着屏幕上滚动的弹幕和几百万的在线人数，徐辰心里还是有点小紧张——毕竟，这关系到他那一个亿的小目标能不能顺利翻倍。
「咳，能听到吧？行，那咱们直接开始。」
弹幕瞬间刷屏。
「徐神要开始装逼了！」
「徐神开直播了，全体起立。」
「这是要现场演示M1有多强吗？」
「徐神是不是做空了美股[狗头]」
「我是来看美股今天死不死的。」
……
徐辰暂时忽视了评论，切入了正题：「我知道很多人用M1的时候，就是直接把问题堆进去，然后期望它自动吐出答案。但这样用，就像拿着一把屠龙刀去砍柴，一百倍的浪费。」
「M1的真正威力，在于它能够精准地执行你的战略意图。但前提是，你得有战略意图。」
说着，徐辰在白板上快速写下了三个词：
方向性约束→逻辑框架→精准提示
「这是VibeMathing的三层金字塔。最底层是方向性约束——你要告诉AI你想往哪个方向走。中间层是逻辑框架——你要把问题的全局结构向AI描述清楚。最顶层是精准提示——你给出最关键的那一两个突破口，剩下的交给AI去搜索和补全。」
「我之前一直跟课题组强调，做顶级课题，不能只盯着一条证明链。你要先把问题拆成一棵战略树。」
「主命题是什么？它依赖哪些关键引理？每个引理失败时，有没有同伦等价的替代路线？有没有可以通过谱序列迁移过去的旁路？有没有能用局部化技巧绕开的奇点？」
「把这些你想清楚的骨架喂给AI，剩下的血肉，交给它去搜索和补全。这，才叫人机协同。」
……
「为了更直观一点，我今天就不讲乾巴巴的理论了，咱们直接实操。」
说着，徐辰将直播画面切成了投屏模式，展示出DeepSeek_M1的简洁对话框。
「我之前收集了很多数学问题的解法思路，但是觉得推下去太费体力，就存着没管了。今天刚好拿来当演示素材。」
徐辰一边说，一边打开了桌面上一个名为「杂项备忘录」的文件夹。
那里面，密密麻麻全是当初「钓鱼计划」和「天网计划」留下的数学框架和提前准备好的提示词！
当这个文件夹的内容投屏在直播间的那一刻，对于那99%连微积分都挂科的普通网友来说，这些宛如天书的标题并没有引起太大的波澜，大家只是觉得不明觉厉，跟着大部队无脑狂刷「卧槽牛逼」丶「前排膜拜大佬」，纯当看个热闹。
然而，在B站另一个专门面向高校硕博生和研究员的数学区硬核转播间里，气氛却在这一刻陷入了令人毛骨悚然的死寂。
那些深知这些标题分量的数学系天坑人们，看清那些文件命名的瞬间，感觉头皮仿佛过了电一般发麻：
《关于函数域上朗兰兹纲领的一个延伸问题》
《同调镜像对称在奇异簇上的适用性探讨》
《关于P=W猜想的一个弱化形式的证明思路》
《算术几何中的Hodge猜想衍生问题》
……
整个文件夹里，少说有四五十个这样的标题，横跨代数几何丶数论丶表示论丶辛拓扑等各个深水领域！
一个人，怎么可能同时在这么多壁垒森严的数学分支上，都积累到了「有想法但没时间推」的离谱阶段？！这已经不是用「天才」或者「努力」能解释的范畴了，这简直就像是把整个现代数学金字塔的精华，强行塞进了一个碳基生物的脑子里！
足足过了半分钟，硬核转播间那死寂的弹幕才如同决堤般爆发：
「卧槽！这他妈是什么怪物啊？！」
「不是，这文件夹里随便单拎一个文件出来，都够普通博士写一篇顶刊混个教职了吧？！」
「他管这叫『杂项』？这分明是顶刊备忘录吧！」
「我开始严重怀疑徐神是不是人类了…」
……
徐辰随手复制了一段极长的文本，「比如这道题，这是关于函数域上朗兰兹纲领的一个延伸问题。洛朗·拉福格教授当年证明了朗兰兹纲领的函数域情形，但他的证明中对自守表示的局部约束条件还留了一个缺口。也就是说，在某些特殊的剩余特徵条件下，他的论证并不完全。」
「要补上这个缺口，需要你既要懂自守表示论丶又要懂算术几何丶还要懂l进表示论。这三个领域的交集本身就极其罕见。而且算力工作量大得惊人——我之前试过用传统方法，光是搜索相关的引理就花了两个月。」
「所以我设计了一个思路：与其正面证明自守表示的存在性，不如用反证法。我先构造一个虚假的表示，然后让AI去证明这个虚假表示必然导致矛盾。这样一来，问题就转化成了一个相对容易处理的'矛盾搜索'问题。」
「我的提示词是这样的——」
徐辰指向屏幕上的那段文本。那段文本密密麻麻，充满了符号和严格的逻辑约束。即使是直播间里那些顶级数学家，看着那些约束条件也需要花几分钟才能完全理解。
「你看，这里我定义了表示空间的拓扑结构，这里我给出了矛盾的搜索边界，这里我限制了引理应用的范围，这里我预留了同伦等价的退路。每一行都不是废话，每一个约束都直指问题的本质。「
徐辰将那段包含着密集拓扑结构定义丶边界条件和代数几何直觉的文本，粘贴进了M1的输入框。
随后，按下了回车。
……
「只要你的提示足够清晰，逻辑链条给足了前置约束，剩下的脏活累活，就交给机器吧。」
「因为M1的产品架构是Agent化的，也就是说它不是一次性输出，而是可以持续不断地自我纠偏。一旦任务提交，它会自己连续运行，逐步逼近解，直到解决问题或者走进死路为止。在这个过程中，它会自动回溯丶尝试替代路线丶调整策略。你要做的，就是给它一个好的起点和清晰的约束。」
屏幕上，第一个窗口开始飞速输出代码和公式。
随后徐辰重新打开了一个新的网页窗口。
「一个一个等太慢了，M1的并发处理能力还是不错的，咱们多开几个。」
……