肖尘在控制台前下令，声音在寂静的地下空间里回荡。
监控屏幕上，“源”
的负载曲线开始平稳爬升。
与之前“密室”
中那种有时剧烈波动的状态不同，在新的框架和明确目标驱动下，它的“思考”
显得更加专注、高效。
代表不同功能模块的区块被依次点亮，数据流沿着预设的管道奔涌、交汇、重组。
二十四小时后，任务A首先有了结果。
生成了一份长达数百页的技术分析报告和优化方案。
报告没有直接给出“如何提升8%”
的答案，而是系统性地解构了整个能源管理系统，指出了十七个潜在的效率瓶颈和二十一处“过度设计”
或“保守冗余”
，并为每一处都提供了至少两种优化思路，包括算法层面的、硬件层面的、甚至工作模式层面的。
报告最后，综合评估了不同优化组合的可行性、风险、成本与预期收益，并给出了三条优先级不同的“推荐路径”
苏林和吴锋连夜研读报告，越看越心惊。
报告中提到的某些瓶颈，他们之前从未意识到；而一些优化思路，其巧妙和简洁程度，令人拍案叫绝。
虽然还需要大量的工程验证，但这份报告的价值，已经远远超出了“优化算法”
本身，它更像一份针对“天梯”
能源系统的、极其深刻的“体检报告”
与“升级路线图”
“它的思考方式……很特别。”
苏林指着报告中的一处分析，“它没有局限于‘能源流动’，而是把热耗散、电磁兼容、芯片工作状态、甚至轨道日照阴影周期都纳入了一个统一的‘系统效能’模型。
这种全局视角和跨域关联能力……太强了。”
任务B的结果，在四十八小时后生成。
与任务A的技术报告不同，这次“源”
输出的是一个多层次的、带有“决策树”
和“情景模拟”
性质的策略框架。
框架没有给出“标准答案”
，而是首先建立了一个关于“教育公平”
的多维度评估模型（包括结果公平、机会公平、过程公平、认可公平等），然后基于输入的学生数据和资源约束，模拟了数十种不同的资源配置策略（如按需分配、按绩分配、随机分配、混合模式等），并评估了每种策略在不同公平维度上的短期和长期（模拟）影响。
更让韩薇感到震撼的是，框架中还包括了对“AI学伴干预策略”
本身的反思：过度依赖AI进行个性化引导，是否会削弱学生的自主性和抗挫折能力？AI的“公平”
算法，是否可能隐含设计者的偏见，从而制造新的、更隐蔽的不公？框架建议，任何AI策略都必须与人类教师的专业判断、情感支持以及学生社群的互动相结合，并需要建立持续的、多维度的效果评估与动态调整机制。