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Apr 13, 2026
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思考
PhD
学术
反思
沟通
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生活随笔
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周五（4月10日）老师打电话过来，让我帮他写一个 proposal。
他的想法是让我试一试，看我能不能写出类似的东西。物理我不懂，但大语言模型我熟。听他讲完 idea，我用 LLM 过了一遍，写出第一版 —— 看着像样，其实很多地方不通。老师把他自己的版本发给我，我照着那个模板重写了一遍。他说：
这一遍好像还可以啊。
通过这件事，我学到的有三条，是他当场讲给我听的。
一、先确定读者是谁。 写得要贴近他们，不是贴近自己。
二、对着标准逐条写。 每个评审项都要能对上号，不要漏，也不要多。
三、内容要详实，但不要解释太多。 该说的说透，不该说的不要替读者思考。
听起来都是老生常谈，但我是在一次返工之后才真正听懂的。第一版之所以不通，正是这三条都没做到：写给一个想象中的"泛读者"、没对标准、把自己理解 idea 的过程全塞了进去。
但让我真正愣了一下的，不是这三条。
是我意识到 —— 我在这件事里做的，其实只是"用 LLM"。物理不是我的，idea 不是我的，模板也不是我的。我提供的价值，是能把一个领域专家的想法，翻译成 LLM 听得懂的指令，再把 LLM 的输出修到能看。
这件事任何一个认真学过怎么用 LLM 的人，都能做。
所以我有一个越来越强的主观判断：计算机这个专业，其实已经死掉了。 那些曾经要花四年学的技能 —— 写算法、调框架、拼 CRUD —— 现在没什么人再需要了。但我们仍然需要 CS 背景的人，站在 AI 后面当指挥家，告诉它要做什么、判断它做得对不对。
这里有个矛盾：如果技能本身在贬值，CS 人的价值要从哪里来？
大概只能从"加法"里来。AI plus anything —— AI for education, AI for physics, AI for biology。单独的"会写代码"不值钱了，"会写代码 + 懂一个别的领域"才值钱。我自己未来也不该再奔着 lecturer 那条老路去，而是要去找一个能嫁接的领域，长出第二条根。
这些想法还没想透，要再和老师聊聊，也要自己去翻翻产业报告、人口报告，看看时代到底在往哪走。
时代变化太大，我们能做的其实并不多，只能顺着它做好自己的事。
写完这些，还是想谢谢我的 mentor 们。能遇到愿意在电话里一条一条讲给我听的老师，是很运气的事 —— 尤其在一个连"CS 专业"都在松动的时代。
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