每个任务不是一次性回答，而是转化成可复现实验、对照指标和后续可训练的数据资产。
ZeeLin Technical Foundation
平台能力：把想法变成可验证的算法任务
这里的“平台能力”指 ZeeLin 背后的任务生产线：把论文、GitHub 工程、行业数据、公开榜单、自建 benchmark 和校验工具接到一起。用户提交一个问题后，平台会尽量把它拆成可复现 baseline、候选改进、实验验证、风险检查和最终交付包。
正在读取平台资产层...
0榜单入口
0算法条目
0GitHub / 工具
0Benchmark / 校验器
0流水线运行
从 Lean/Coq/Dafny 到 pytest、BenchExec、仿真器，尽量用机器结果压住主观判断。
公开榜单用于世界坐标，自建榜单用于低成本复现、排序和快速归因。
交付物必须能被复核，失败也要沉淀成下一轮的边界条件。
Capability Router
点一个能力，看它怎么工作
每类能力都不是独立展示，而是会进入同一条任务链路：锁定对象、复现 baseline、运行验证、回写数据资产、交付可复核结果。
Execution Bench
一键跑通四能力闭环
输入一个真实算法问题，平台会把它同时写入理论-应用资产、训练/微调资产、短链/长链闭环和校验工具调度报告。
等待输入任务。
Run Report
平台运行结果
还没有运行记录。提交一个问题后，这里会展示四能力流水线的真实写入结果。
01
算法平台：理论-应用双向中枢
理论端吸收 arXiv、论文、数学和认知科学思想；应用端对接 GitHub 项目、行业场景与真实约束；产业问题再回流成新的理论和算法优化方向。
- 理论端
- 论文追踪、方法归因、数学建模、可落地性筛选。
- 应用端
- GitHub 复现、行业 benchmark、场景数据与工程约束绑定。
- 反馈端
- 失败样例、指标差距、真实数据分布反推下一轮算法。
02
自主模型能力：训练与微调资产层
平台持续沉淀问题、解法、代码补丁、验证日志和行业场景，使后续模型训练与垂类微调有真实任务材料，而不是只依赖通用语料。
- 基础训练
- 把长期任务数据、实验链路、校验反馈整理为自有训练资产。
- 垂类微调
- 面向压缩、检索、风电优化、材料科学等方向形成专属能力。
- 反向赋能
- 模型升级后继续提升平台的代码生成、实验设计和风险审计效率。
03
双闭环：短链交付 + 长链原创
短链让日常方案、代码、文档快速生成和校验；长链把数学思想、算法研发、产业部署和价值数据串成长期创新循环。
- 短链闭环
- 生成 → 自动校验 → 反馈迭代 → 最佳版本交付。
- 长链闭环
- 理论提出 → 算法研发 → 产业落地 → 数据反哺。
- 双环联动
- 短链产物进入长期数据层，长链成果下放到自建榜单快速试验。
04
校验体系：工具群与智能调度
不同任务自动匹配不同校验器：理论推导走形式化验证，工程代码走测试和 benchmark，行业方案走仿真和场景规则，内容方案走事实、逻辑与合规检查。
- 分层工具
- 形式化证明、单元测试、数字仿真、事实核查、合规检查。
- 级联调度
- 初筛、深检、终审逐级加重，减少无效算力浪费。
- 闭环回写
- 校验失败直接回到生成端，成为下一轮补丁或理论修正依据。
Short Loop
短链：快速交付循环
- 任务拆解
- 方案/代码/文档生成
- 自动测试与事实校验
- 修复重试
- 交付最佳版本
Long Loop
长链：原创突破循环
- 理论与论文捕获
- baseline 复现
- 候选机制实验
- 公开/自建榜单验证
- 产业数据反哺
GitHub Module Pool
可直接接入的工具池
这些不是装饰性链接，而是可作为 ZeeLin 调度层、校验层、实验层、训练资产层的工程模块。每个模块都必须先跑最小复现，再进入正式任务链路。
0可接入模块
4校验层级
3资产回写层
2闭环路线