”这种全新的数学武器。那绝对会立刻停下来，开香槟庆祝，然后迫不及待地把这几百页的推导过程整理成论文，去《数学年刊》上狂捞一波学术声望。
但徐辰没有。
他的目标，是那座山峰的绝对顶点——完整证明哥德巴赫猜想。
所以，徐辰没有急着去整理论文，而是马不停蹄地开始了第二阶段的攻坚：
……
然而，当徐辰真正着手去构建这套方法时，他才发现，这其中的难度，远比他想象的要大得多。
在学术界，提出一个猜想、构思一个全新的框架，往往比解决一个具体的难题要困难得多。
。那是菲尔兹奖得主几十年数学经验沉淀下来的直觉判断，相当于有人告诉了他“往东走肯定有路”。
但现在，徐辰要做的，是自己去发明一个“指南针”，去找到这个方法在其他区间的“可解性”。
这就完全没有任何前人的经验可以借鉴了。
他必须独自面对一片未知的数学荒原，在没有任何路标的情况下，硬生生地蹚出一条路来。
这不仅仅是数学能力的考验，更是对一个学者“学术品味”和“战略眼光”的终极试炼。
……
在学术界，绝大多数博士生之所以离不开导师，并不是因为导师解题比他们快。
相反，很多老教授的计算能力和反应速度，早就比不上年轻力壮的学生了。
但导师之所以是导师，是因为他们“成功过”。他们知道在面对一个未知难题时，什么样的思路是靠谱的，什么样的方向是死胡同。他们就象是经验丰富的教练，虽然自己跑不动了，但一眼就能看出运动员的动作哪里不对，该怎么调整才能发挥出最大的潜能。
而现在的徐辰，正在经历一场痛苦的蜕变。
他既是那个在赛场上拼命奔跑的运动员，又要逼着自己跳出局外，去做那个冷静分析局势、制定战略的教练。
这种“身兼数职”的能力，正是通往“大数学家”的必经之路。
只有当你不再依赖别人的指引，能够独立判断方向、独立设计路线时，你才真正具备了冲击菲尔兹奖的资格。
……
接下来的一周，徐辰几乎把所有的时间都耗在了这套方法的构建上。
他尝试了各种数学工具：从范畴论的同调代数，到几何分析的里奇流，甚至还引入了信息论中的熵增原理。
他试图找到一个底层的数学指标，能够量化“概率圆法”在不同区间内的收敛性。
“如果能定义一个‘圆法熵’……”
徐辰在草稿纸上画了一个复杂的拓扑图。
“当这个熵值小于某个临界点时，迭代就一定收敛；大于临界点时，误差项就会发散。”
想法很美好，但现实很骨感。
当他试图把这个“圆法熵”这个稍微低一点的能级区间时，计算结果却让他大失所望。
那个指标非常得不稳定！
在某些局部点上，它显示收敛；但在另一些点上，它又莫明其妙地发散了。
他终于意识到问题出在哪里了。
他试图提炼规律的“样本”，实在太少了！
他现在的处境，就象是试图通过解剖一只麻雀，去总结出所有鸟类的飞行规律。
虽然麻雀也是鸟，但它代表不了老鹰，更代表不了企鹅。
”的谬误。
没有足够多的、在不同尺度下的成功案例作为支撑，他根本无法分辨出，第一阶段的成功，哪些是因为数学方法的普适性，哪些仅仅是因为那个区间的特殊性
……
“看来，想走捷径是不行了。”
徐辰揉了揉发胀的太阳穴，眼神中闪过一丝决绝。
“必须得笨办法，多攒几个样本。”
既然一个区间不够，那就再算一个！
他决定暂时放下那个宏大的“通用方法论”，重新回到苦逼的“搬砖”模式。
去啃那些更硬、更难算的骨头！
……
不过在开启下一阶段的研究之前，他觉得有必要和拉福格教授同步一下近期的进展。
毕竟，距离九月中旬的“半年之约”已经越来越近了。
……
下午两点，徐辰带着一叠整理好的草稿，敲开了拉福格教授办公室的门。
办公室里不止拉福格一人，还有另一位名叫托马斯的博士生。
此刻，托马斯站在白板前，汇报的正是他博士论文的内核方向——“算术簇上的p-adic霍奇理论”，这同样是朗兰兹纲领中最艰深、最前沿的领