亮点,第一批学AI的大学生，已经笑不出来了。

毕竟在咱外行眼里，现在读这些专业的人，拿的是妥妥的爽文剧本，整天在实验室里研究咋搓大模型，AI玩的比谁都溜，如果说他们是AI圈原住民，咱就是卑鄙的外乡人，啥也不干整天光蹭AI了。 带着这个好奇，差评君和几位来自不同高校、还在学AI的本、硕、博学生聊了聊。出乎意料的是，在这座被外界无限拔高的象牙塔里，并没有那么多成竹在胸的时代弄潮儿。他们其实也和普通人一样，在现实的框架下磕磕绊绊地摸索。 但现实是，很多学校的AI专业，是从信息学院或计算机学院拆分出来的，培养方案还在过渡期。有的偏电子通信，有的还在用老计科的底子。 李墨同学来自安徽的一所985，他吐槽说，他们这届正好赶上AI专业从信院独立出来的第一年，培养方案还没改完，要必修通信专业的《信号与系统》，但不用修计算机必备的《编译原理》和《操作系统》。 了解AI的朋友应该知道，Python是目前人工智能领域使用最广泛的编程语言。而一位自称“末9 AI”的同学说，他们的培养计划一直在以C++为主，这导致他们“学”和“做”很割裂，日常用Python做项目，而课程作业和考试强制C++编写，而这也是因为沿用了隔壁计算机专业的培养计划。 老师在讲解PPT时，可能会在课上偶尔提一句，"最近很火的那个GPT呀，Claude呀，很多人用它写代码，所以这告诉我们什么呢？以后同学们最需要的，其实是创造力。"然后就结束了。想真学一些AI编程技巧，只有自己关注科技圈、看视频才能了解。 不止一位同学提到，学校教的知识和技术栈有些已经过时了，老师的作用就是带你推开了这个领域的大门，更深层次的还得自己去探索。 来自湖南某985的张发财同学告诉差评君，他是学网络安全的，在使用AI这方面，网安方向的老师态度明确，不鼓励使用，认为很多操作必须亲手完成，才能真正内化原理，尤其在安全领域，将操作交给AI本身就是一种隐患。 有一说一，两边的老师其实都没错。网络安全要求从业者对底层原理有近乎肌肉记忆的掌握，这一步跳不过去；而Web开发中存在大量模式化工作，AI确实也能显著提效。 问题在于，没人能引领学生形成一套自己的判断系统，什么场景下该用AI，什么场景下必须自己硬啃，怎么用才不会把基本功废掉，全靠学生自己摸索。 这样，台下的学生也不装了，你不教我就自己学。在问到课堂情况时，来自上海某985的小雪同学说到，“大家现在都不怎么听老师讲，全在埋头学，行业需要的跟学校教的确实有差距。” 而因为AI的使用越来越便捷，在课程作业部分，大家的AI使用率已经非常高了。“现在写课设基本AI参与率是全程，没有不使用的。”来自上海的博士生周凯告诉我们。而在其余年级的学生那，也得到了相同的答案。 博士生周凯表示，自己寒假花了2亿的token，最后的感受是：简单的脚本让AI直接写没问题，但高层设计还是要自己来。“因为跟AI聊多了会发现自己变笨。AI给你的总结看着挺好，但错的地方你根本看不出来，反而比自己做更慢。许多大牛敢放心用AI，是因为他们本来就知道什么是对的什么是错的。” 如今，互联网大厂对应届生的要求，已经千奇百怪了。在面试的时候要不要“手撕代码”（不借助任何工具敲出一段代码题）已经成了玄学问题，有的还在坚持古法编程，有的已经进化到AI编程阶段了。 考研的在复习，保研的在忙比赛和科研，找工作的在临时抱佛脚。什么新的AI工具啊，前沿AI最新进展啊，外面炒得越欢，里面的人反而觉得聒噪。 一个被外界视为"改变世界"的产品，到了真正学AI的人手里，却没那么受欢迎。差评君总结了下两种声音，一种是看见了本质，“龙虾本质路边一条”，还有一种是压力，每个人都有更紧迫的事。 “我身边传统派还是居多。之前大伙在用LLM的时候，我们喜欢手搓。现在都在AI coding了，我们还是爱用LLM。新工具对我们来说懒得去试，更多时候在想能不能发论文。我自己的工作流，用vim，在终端手扣，用VSCode的Copilot——这些老东西已经够用了，我为什么换新的？" 从本科到博士，外面在热烈讨论AI改变世界，里面的人却在想，怎么把眼前的事撑过去。因为眼前的一亩三分地，才是他们的世界。 不过，周凯还是提出了自己的见解。"AI正在把所有人的工程能力拉到同一条起跑线上——如果Code Agent让每个人都能写代码了，那你比别人的优势到底在哪？"他最近开始有意识地学表达能力，因为他觉得在这个时代，把一件事描述清楚最值钱。