Math-first: por que Thesis 2.1 mudou a ordem do roteamento
Quando uma prova tem muitas regras de formato, o formato não pode roubar a tarefa da matemática. O 2.1 dá prioridade ao conteúdo e valida a apresentação depois.
A falha de precedência
Um prompt matemático sério costuma conter dezenas de comandos: prove, audite, use três fases, preserve uma notação, pare sob uma condição, não consulte a web. Um classificador ingênuo vê muitos verbos imperativos e conclui “instruction following”. Isso é tecnicamente coerente e operacionalmente errado. A tarefa central continua sendo matemática. Thesis 2.1 identifica primeiro o domínio decisivo; o contrato de forma vira uma camada posterior.
Conteúdo primeiro, contrato depois
O router agora trata prova, álgebra linear, combinatória, teoria dos números, probabilidade, cálculo, corpos finitos e operator theory como famílias de reasoning com prioridade própria. Depois da geração, um guard verifica marcadores obrigatórios, JSON-only, contagem de palavras, fases e regras de loop. Assim, cumprir o formato não exige trocar o solver matemático por um caminho de texto genérico.
Famílias diferentes, verificações diferentes
Combinatória pede controle contra dupla contagem. Teoria dos números pede resíduos reversos e hipóteses de coprimalidade. Operator theory pede domínio, closability, diferença entre simétrico e autoadjunto, classes de Schatten, espectro essencial e topologia de convergência. O 2.1 mantém lenses específicos para impedir que uma auditoria matemática vire apenas “releia a resposta e veja se parece correta”.
Corpos finitos continuam com pipeline especializado
Problemas de F₂, decomposição por fatores irredutíveis, semissimplicidade, centralizadores e classes de conjugação já possuíam um caminho especializado. Thesis 2.1 não joga esse trabalho fora. O novo kernel reconhece esses casos e delega ao pipeline matemático existente com esforço alto, preservando solvers determinísticos e verificações que já provaram valor.
O ganho real é menos desvio silencioso
Esse desenho não aumenta a inteligência do foundation model por decreto. Ele reduz uma classe concreta de erro sistêmico: mandar o modelo certo para o problema errado. Em benchmarks de reasoning, um roteamento imperfeito pode apagar qualquer benefício de um modelo maior. Math-first transforma esse risco em uma decisão explícita e observável.
