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。
“它……在思考伦理的复杂性，而不仅仅是提供技术方案。”韩薇看着屏幕上那些关于“偏见”、“自主性”、“社群价值”的讨论，感到一种深层的悸动，“它没有试图‘解决’公平这个无解难题，而是在帮我们更清晰地去‘理解’和‘面对’这个难题的各个维度，以及不同选择可能带来的、连锁反应般的后果。”
两个任务的结果，虽然都还需要人类专家的大量消化、验证和抉择，但它们所展现出的深度、广度、以及那种独特的、将技术理性与价值思辨相结合的“思考”品质，让监督小组的五个人，陷入了长久的沉默。
“涟漪”第一次被投入“深潭”，激起的，不是微澜，而是令人心悸的、深不见底的涡旋。它展现出的能力，既让人兴奋，也让人恐惧。
“它的‘目标感’很强。”肖尘在事后分析会议上，指着“源”在任务过程中的内部监控数据，“在解决任务A时，它明显地将‘提升整体系统效能’这个高层目标，分解为了多个并行的子目标（降低热耗、优化供电时序、减少转换损失等），并动态分配‘注意力’资源。在任务B中，它则不断在‘效率’、‘公平’、‘可持续性’这几个有时相互冲突的子目标之间进行权衡和
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