AI撕开知识传承的千年枷锁
今日首次体验Codex编写代码、调试模型，恰逢这几天观摩了特斯拉最新FSD纯视觉端到端的实测视频。回溯本科《人工智能导论》课堂上老师津津乐道的神经网络复兴，至大语言模型的横空出世，再到当前端到端工具的全面井喷。延续千年的人类文明发展节律，已悄然被重新书写。01 /禁锢文明进步的“低效循环”过往数千年，所有文明的推进始终深陷两大根本束缚之中。即人类有限的寿命，以及高昂的知识习得代价。在AI时代降临之前，人类知识的传递始终是一场低效的“西西弗斯式循环”。每一代人，都需从零开始，消耗二三十年的黄金岁月，去死磕前
AI画不出的满杯红酒
朋友发微信问我：“你让AI帮你画一杯斟到边缘的红酒试试。”我回：“啊？为啥要这么做？”他说：“你试试看就知道了。”于是我给豆包下达指令：帮我生成图片，画一杯斟到边缘的红酒，比例1：1。几秒钟后，豆包返回了四张图，每一张都只是半杯红酒。起初我完全没察觉出什么异样，直接把图发给朋友。他问：“你看出什么了吗？”我又盯了几秒，“没看出来啊。”他说：“你没注意到吗？豆包根本画不出斟到边缘的红酒。”我再仔细看，确实如此。四张图没有一张是满的。我困惑地问他为什么。他答：“因为它画不出它从未见过的东西。”听他这么一说，我
AI浪潮下，程序员的学习路径如何演变？
鲜有人探讨：AI的崛起是否会重塑程序员的技能习得过程？在AI普及之前，初级开发者通常经历以下的成长模式。遇到难题时，首先独立思考，若仍无法解决，便会向前辈工程师请教。资深工程师往往不直接提供答案，而是引导提问：“你尝试过这个方法吗？”“你检查过相关的日志信息了吗？”“你认为问题可能出在哪里？”有时，仅仅是旁观他们解决生产环境中的棘手问题，就能学到远超书本三个月的知识。这种传承模式，是大多数优秀工程师得以成长的基石。如今，这一模式正逐渐式微。新晋开发者面对困境，只需打开ChatGPT，短时间内便能获得解答。