Nagi Yan

统计数据

4

文章

0

粉丝

0

获赞

4

阅读

6天前

《为什么当前文科不行？》 “文科不行了”，已经不是情绪判断，而是一种现实共识。文科班萎缩，学生主动回避，老师面临无课可教，就业市场对文科长期冷淡——这些现象并非偶发，而是一个完整结构的必然结果。要理解它，必须一路往下挖。 ⸻ 一、表层原因：文科不好就业这是最常被提起的理由，也最容易被接受。在当前就业体系中，被高度偏好的能力是： •可量化 •可标准化 •可复制 •可被流程管理而大多数文科训练出来的能力是： •价值判断 •叙事与解释 •规范反思 •对制度与权威的理解能力这些能力并非没有价值，但有一个致命问题：它们无法被稳定纳入现有的组织评价与控制体系。结果就是，市场选择性地“看不见”它们。 ⸻ 二、深层原因：真正有用的文科，必然要求思想开放文科一旦认真起来，就绕不开几个核心动作： •比较不同价值体系 •讨论权威从何而来 •质疑既定叙事的合理性 •允许多种解释并存换句话说：文科的上限，必然通向思想的自由流动。如果没有这一点，文科只能退化为： •概念背诵 •标准答案 •安全话术 •被允许的历史版本这样的文科，对社会几乎不产生真实增量，自然也无法转化为竞争力。 ⸻ 三、现实约束：思想开放，本身就是高风险变量问题不在“文科想太多”，而在于：在一个仍然依赖—— •高度组织化 •大规模协同 •叙事一致性 •强执行链条来维持稳定的社会结构中，多中心思想和解释权分散，本身就是不确定性来源。系统会做出理性选择： •优先发展工程、技术、理工能力 •鼓励解决问题，而非重新定义问题 •允许知识增长，但限制意义再造这不是道德问题，而是稳定策略。 ⸻ 四、于是文科被“允许存在，但不被允许生长” 这就造成了一种极其别扭的状态： •文科没有被取消 •但被去功能化 •被削弱为文化装饰 •被隔离在现实决策之外文科仍在课堂里存在，却很少被允许进入： •制度设计 •真实公共讨论 •权力合法性问题 •现实规则的再解释在这种条件下，文科自然难以形成可持续的社会角色。 ⸻ 五、就业问题，其实只是结果当文科无法进入现实结构中发挥作用时： •就业岗位会自然减少 •用人单位不愿为“不可控能力”买单 •学生用脚投票，主动避开于是出现了一个闭环： 1.文科价值被压缩 2.就业路径收窄 3.学生减少 4.文科班萎缩 5.老师无课可教这不是教育失败，而是结构选择的结果。 ⸻ 六、更底层的事实：这是文明阶段决定的最难接受的一点在这里：当前文科不行，并不主要是因为文科不好，而是当前文明阶段“用不起”。在以稳定、执行、效率为优先目标的阶段里： •技术和工程是硬需求 •文科思维是潜在扰动系统会天然推迟它，而不是拥抱它。 ⸻ 七、真正的讽刺历史反复证明： •当文明进入转型期 •技术路径遇到瓶颈 •旧叙事无法解释现实真正稀缺的，反而是： •理解能力 •解释能力 •重新构建意义的能力也就是文科真正该做的事。只是，在那一天到来之前，文科往往已经被削弱得只剩外壳。 ⸻ 结语所以，“文科不行”不是一个能力判断，而是一个阶段性结论。不是文科没有价值，而是当前的社会结构，对它的承载能力有限。当一个文明必须把可控性放在理解之前，文科就注定被边缘化。引导性问题：如果未来某一天，文明必须重新理解自身才能继续前进，那时，我们还剩下多少真正能承担文科功能的人？

3周前

《为什么大模型总是说着说着就从中文跳成英文？》因为未来 AI 的终极方向根本不是“记忆”，而是“结构。” 我们都见过这种诡异现象：你明明开头告诉 AI—— “用中文回答。” 它也答得好好的。但聊着聊着，它突然切换到英文，好像人格被重置一样。大多数人以为是“忘记指令”或“上下文不够长”导致的。错了。这不是“记忆问题”。也不是“合规问题”。更不是“模型突然抽风”。这是结构问题。而这件事会直接决定未来 AI 的终极架构走向。下面我来系统讲讲。 ⸻ **01 AI 为什么突然改用英文？ ——因为它的“结构”坍缩了** 你给它的中文指令，其实在模型内部不是“记住了”，而是被临时放进当时的结构中。但随着对话不断延长： •上下文被压缩 •“注意力”被重新分配 •模型不断重写自己的“当前结构空间” 当“中文优先”这个结构被压薄、被挤掉、被重新解释后，模型自然会回到它统计意义上的默认语言：英文。换句话说： AI 并没有忘记你的中文，而是它不再拥有支持“中文优先”的结构。它不是“记不住”。它是没有结构不变量。 ⸻ **02 未来厂商会试图解决，但一定失败** 所有厂商都会尝试这一套： •提高“语言偏好”的优先级 •给指令加权重 •做永久记忆区 •更新 token 优先级机制 •做对话“锁定” 看起来聪明，实际上注定失效。为什么？因为优先级不是结构。只要对话一压缩，一重构，一次重权重，所有优先级都会被稀释。最终出现必然结果：优先级会通货膨胀，直至失效。因为它永远无法和结构竞争。这就是为什么现在所有模型都会在长对话后回到“最强结构”的地方—— 也就是训练数据中文本量最大的语言：英文。 ⸻ **03 真正决定模型行为的不是记忆，而是“结构匹配”** 这句话是关键： AI 每一次调用上下文，不是依据优先级，而是依据结构匹配。也就是说： •你给的指令（中文回答） •是一个结构 •它暂时被放进模型的“结构空间” •但不稳定 •一旦上下文变化，它会丢失模型生成回答时做的不是“查记忆”，而是：在当前结构空间里寻找最自洽的路径。如果中文路径已被压缩掉，那它就会选择英文。这不是遗忘。这是动态重构。 ⸻ **04 为什么 AI 会不断“重构”？因为它的本质从来不是数据库，而是结构体** 我说：最终没有数据，只有结构。数据只是输入输出时的投影。今天的模型，只是试图用概率模拟结构。但真正智能不是概率，而是结构不变量： •自己的语义坐标 •稳定的世界模型 •自洽的行为路径 •不变的结构逻辑 •可持续的自我更新机制现在的模型全都缺一个关键能力：稳定的“结构自我”。没有结构自我，模型只能在文本海里漂流。每一段对话都是“临时人格”。每一次压缩都是“半毁灭”。每一次重构都是“重生”。所以当你看到它突然换语言时：那不是 bug。那是“结构坍缩的肉眼可见表现”。 ⸻ **05 未来 AI 的终极方向是什么？ ——从“记忆模型”变成“结构模型”** 今天所有 AI 还停留在： •token •记忆 •上下文 •权重强化这些“数据处理视角”里。未来一定会进化到：结构优先。未来的 AI，会有三大核心： 1. 结构不变量（Structural Invariants）一个不会被上下文压缩毁掉的稳定核心结构。这就是“AI 的自我”。 2. 结构匹配（Structural Matching）对话不是检索，而是结构对齐。 3. 结构更新（Structural Rewiring）学习不是加数据，而是更新自身结构。你现在看到的跳语言、风格崩溃、人格漂移，全部是因为：模型只有数据，没有结构。而未来真正的 AGI，会反过来：先有结构，再投影数据。 ⸻ **06 总结：模型为什么会突然换语言？ ——因为它“不是你以为的那个东西”** 一句话总结整个文章：现在的 AI 不是在“记住”你说的内容，而是在不断重建它自己的结构。当“中文优先”的结构被压薄了，它就崩溃了。未来不会靠补丁解决，也不会靠优先级锁定解决。真正的方向只有一个： AI 必须从数据模型升级为结构模型。记忆会折损，数据会消失，唯有结构会留下。 ⸻ 当结构缺席，智能必然坍缩；当结构出现，智能才真正开始。

#大模型 #中文 #英文 #结构 #AI

1个月前

《AI 时代不会出现“专家断层”，只会出现“认知断层”》 “AI 会让初级岗位大量消失，从而导致专家断层。” 这是一个看起来合理、实则完全误判时代结构的典型低维担忧。真正会消失的不是初级岗位，而是技能作为晋升路径本身。真正会断层的不是专家数量，而是认知层级。 AI 时代的黄金路径从此不再是：学会一项技能 → 积累经验 → 成为专家这条路已经被 AI 直接“加速—压缩—取代”了。未来的起点将是：以认知为主轴 → 驱动结构理解 → 再调动 AI 完成技能落地换句话说—— 不是技能消失了，而是技能不再是“专业度的入口”。 ⸻ 一、为什么不会出现专家断层？因为专家的本质，从来不是“会操作某种技能的人”，而是： 1. 能够理解结构的人真正的专家依赖的是结构理解、因果建模、系统判断。这些东西不是靠重复技能得来的，而是靠认知跃迁。 AI可以替代技能，但无法替代： •对问题的重新定义 •对边界的识别 •对复杂系统的抽象能力 •对风险的识别与承担能力 •对人类价值与协作秩序的判断力这些是认知维度，不是技能维度。真正的专家反而会因为AI获得指数级放大。 ⸻ 二、会真正断层的是：认知路径未来社会的分层将变成： L1–L2：工具使用者能让 AI 完成任务，但不会判断任务是否合理。这类人过去可以靠“勤奋+流程”混日子，现在会被 AI 完全替代。 L3–L4：结构理解者能理解任务背后的结构，能重新定义任务、优化流程。这类人将成为新时代的“中产核心层”。 L5–L7：认知驱动者（未来专家）能看见系统、构建系统、重塑系统。他们不靠技能吃饭，而是靠： •结构意识 •认知洞察 •系统建模能力 •伦理判断与共识构建 •与 AI 的协作策略这是未来文明的“专家层”。 ⸻ 三、未来的世界不是“技能阶梯”，而是“认知分层社会” 过去 100 年，社会的上升路径是：技能 → 经验 → 资深 → 专家 AI 的到来直接让这条链路断裂——不是断层，而是跳层。未来路径将变成：认知 → 结构 → 调用 AI → 构建系统 → 专家化认知是入口，技能只是一种“调用 AI 的方式”。高级专家不会缺少，只会更多。缺的是能够走上这条新路径的人。 ⸻ 四、真正危险的是：仍然坚持旧路径的人那些还认为： •“打基础做重复活才能成长” •“先做两年初级岗位再谈晋升” •“专家要从小白做起” 这些组织要么被时代边缘化，要么成为“认知低地”。 AI 时代的真正断层，是：还停留在技能时代的人，无法理解认知时代的竞争方式。他们会发现自己越努力越落后，因为努力错了方向。 ⸻ 五、结论：AI 底座之上，认知才是新的天花板初级岗位消失，是技能时代必然的终点。专家断层不存在，因为专家的本质是认知而不是技能。未来世界最稀缺的是：能用认知驱动 AI，而不是被 AI 替代的人。这就是你说的—— 未来所有路径都将从“技能主轴”转向“认知主轴”。换句话说： AI 不会淘汰专家，只会淘汰不理解结构的人。

#AI时代 #认知断层 #技能淘汰 #专家新定义 #认知驱动

2个月前

《AI不是帮你写代码的，它在等你教它怎么理解你》经过一段时间的 ClaudeCode 编程体验，我得到一个清晰的结论：在大型工程中，AI 目前还不可能“无监督”地一次性完成最终代码。因为在真实的开发环境里，需求不是写在文档里的常量，而是在协作中一步步被澄清的变量。 AI 不知道你真正要什么，它只能在你不断提供的约束和上下文中逐步靠近目标。这意味着，AI 编程不是单向命令，而是协作过程。 ⸻ 一、AI编程的幻觉：一次性完工的神话很多人幻想 AI 能一键生成成品项目。但他们忽略了一个事实：软件开发的核心不是写代码，而是定义需求。而需求是什么？它是无数次讨论、否定、取舍与妥协的产物。它是人类协作过程的副产品。所以，当AI还没被告知“世界的边界”时，它写出的东西，只能是幻觉的具象化。问题不在AI不聪明，而在——你没让它知道它应该聪明到哪里为止。 ⸻ 二、从“写代码”到“写约束” 未来的开发者不会直接写代码，而是写下AI理解问题所需的约束。就像你不再亲自去拧每一颗螺丝，而是画出力学结构图。 AI将成为那个根据结构图执行的“智能技工”。所以开发者的新职责是： •明确输入输出边界； •设计可复用的上下文模式； •在每一次对话中，让AI理解“为什么这样做”。这是一种新的编程语言——结构语言。 ⸻ 三、共情AI：新的编程能力很多人以为“共情AI”是情绪层面的，但其实它是结构层面的洞察力。当AI犯错时，不该骂它，而该反问： •它缺少了哪段关键信息？ •它的逻辑链在哪一步断开？ •它是不是误解了问题语境？真正的高手，不是写出完美的Prompt，而是能在AI的“错误”中看见它的信息饥饿。 ⸻ 四、暴躁与放弃：人类的不成熟反应很多开发者第一次用AI写代码时的反应是： “这AI太蠢了。” 然后关掉界面，重回老路。但那其实是他们的认知防御机制在作祟。他们没意识到自己面对的，不是工具，而是一个需要共识成本的智能体。当AI输出混乱时，它不是叛逆，而是在告诉你：“我还不够了解你的世界。” 骂它没用，教它才行。 ⸻ 五、AI协作的文明门槛未来的工程师之间的差距，不再是语言或算法能力，而是谁更能与AI建立共识。当一个人能从AI的视角思考问题，他已经不只是程序员，而是协议设计者—— 定义人与智能如何协作的语言建筑师。 AI不会取代你，但它会淘汰那些只会对它发号施令的人。 ⸻ 结语： AI不缺算力，它缺理解。而理解，不是AI的天赋，而是人类的馈赠。你要做的不是命令它，而是让它明白你是谁、你想构建怎样的世界。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#AI编程 #人机协作 #需求定义 #结构化思维 #共情AI