一个

与其把M-index当作一个“评分工具”，不如把它当作一个问题提示器：我在科研中，是否真正投入时间去培养过他人？

所以，这两个尝试给我的体会是：数学智能体确实很有前景，但目前还远没有到“给它一个问题，它就能自动推进研究”的阶段。

在人已经完成这个结果之后，AI因为另一个问题的启发，帮助把这个已有成果和一个新的应用场景联系了起来。

一个问题值不值得做，有没有结构，有没有可能发展成理论，这需要判断。

这又引出一个问题：这种审美感是不是也存在于低等生物里？

AI可以在一秒内给你一百个研究主题，但它无法替你承担任何一个问题的后果，最后需要花三到五年时间的，是你自己！

但读完以后，我的脑海里依然悬着另外一个问题：文章说到了要“建立问题主线”。

你这里提出一个问题：太阳能电站会影响当地的生物多样性吗？

其二，是你已经学过的、自认为熟悉的内容中，你以前居然一直没有意识到某个问题竟是一个问题。

因为它真正重要的地方，或许并不在于“这个指标好不好用”，而在于它提出了一个长期被忽视的问题：我们到底在用什么标准，去评价一个学者？

但那是另一回事，关了电，至少从供电这个事实说明学校是不支持你通宵玩手机不休息的，而不是给你提供一个通宵的便利之后，要求你自己管理自己。

Lean的好处非常直观：如果一个证明被写进Lean，并且通过了检查，那么它的每一步都必须符合形式逻辑规则。

今天我们讨论一个证明，核心体验和古希腊时代并没有完全不同：还是要看定义、看结构、看逻辑链条。

比如，如果AI生成了一个证明，而这个证明后来被发现是错的，谁来负责？

所有鼓吹文科生赢麻了的文章，都在反复强调同一个观点：AI时代最重要的能力是“说人话”，似乎这恰恰就是文科生的强项。

它是一个能力放大器，放大平庸者的平庸、放大卓越者的卓越。

无论计划如何周全，每次出行拜访合作者们，总会出现一些意外，而一个老师的变更，会导致连锁反应，基本上要调整之后的行程。

让一个经验不多的人，拿到一套看起来很专业的行动方案；

699分不是一张必须兑换成最高世俗收益的金融票据，它更像是一个系统获得了更高的自由度。

如果一个系统在能力上不断增强，却在价值方向上偏离人类社会的根本利益，那么这种增强本身就可能转化为风险。

在官网工具中，你通常只需要输入一个研究者的信息（如姓名或学术ID），系统会基于OpenAlex的数据自动完成计算。

它的逻辑并不复杂，甚至可以说非常“数据驱动”：基于OpenAlex这样的学术数据库，统计一个研究者作为最后作者（通常代表导师角色）时，其论文中第一作者是否为“初级研究者”（比如发表论文少于10篇）。

第一层顿悟，是对某一个知识领域产生了触类旁通的感觉。

一个真实的判断，不会因为被质疑而消失，只会因为被质疑而更清楚。

每一个让孩子刷题的家长都不是共谋，他只是在用一个错误的方式回应一个真实的恐惧或妄念。

预印本恰好填补了这一空白，它提供了一个直接的解决方式：一旦研究通过预印本被公开，它就拥有了一个清晰、可追溯的时间标记。

两节课，我反复进入他的课堂来看，都是一样的情况，最为难能可贵的是，在他的课堂上，我没有发现一个玩手机的。

但判断“光伏设施生态效应”这个方向在未来五到十年值不值得押上你的博士论文或研究项目，而不是等到政策风口过去、第一波粗颗粒度的监测数据已经被别人抢发完、你又得换下一个热点。

她只是一个母亲，想听一个孩子，喊她一声“妈妈”。

她可以像一个普通人一样，去工作、去生活、去做一个母亲。

一个知识储量巨大但框架平庸的研究者，往往能赢过一个框架出色但知识储量有限的研究者。

你让它解决一个根本不存在的需求，它也会产出一堆毫无意义的垃圾。

费曼说，他有一个朋友是艺术家。

写给每一个曾经是孩子的人，写给每一个家里有孩子的人，写给每一个还在用某种方式陪伴着孩子的人。

这是一个属于孩子的节日。

这个标记并不会取代期刊发表的正式性，但它为优先权提供了一个更早的确认基础，使研究者不必完全依赖漫长且不确定的评审过程来证明自身的贡献。

而当优先权主要通过“谁先发表在期刊上”来确认时，问题就变得复杂，因为期刊发表是一个时间不确定的过程。

这五年虽然并非停滞不前，但节奏却是被动的：什么时候可以公开、何时能够进入更大范围的讨论，很大程度上取决于评审流程的步调，而非研究本身的准备程度。

在一个方向还没有证据支持它是对的时候，你愿意走进去。

每一个数据点，都需要人类在实验室里花费真金白银和大量时间才能获得。

它往往发生在这样的时候：一个教师不愿意继续用已经失灵的方式组织学习，一个研究者不愿意在次要问题上熟练兆圈，一个系统终于开始承认，自己必须改变，不是为了漂亮，而是为了不把真正重要的东西继续做丢。

没有任何一本主流期刊会发表“我尝试了100种方法，全部失败了”的纯阴性结果论文，除非最后你有一个成功的解决方案——其实也不可能，因为你的注意力就放在成功的那个去了，谁还管那失败的碎碎念故事，研究者甚至自己都不会认真记录失败实验。

第一个情绪是文科生长期被压制的身份焦虑。

如果我们还只是机械重复原来的做法，看上去像是在坚持，实际上可能只是在守着一个已经空掉的外壳。

我估计大家对这个指标只是充满了好奇，JeanFan特意开放了访问权限，一个导师指数的计算器页面：https:

它要求一个家长有判断力、有思想深度、有耐心、有承担不确定性的能力、有对自己孩子真实的观察和理解。

第十二层：刷题背后，一个家长不愿面对的问题

第十二层：刷题背后，一个家长不愿面对的问题到这里我想说一件最不愿意被听见、但我相信值得被说出来的事。

一个家长焦虑了，周围的家长也焦虑；

一旦它出现在一个家长脑子里，所有理性的论证都开始失效，因为这个画面调动的不是大脑，是本能，保护孩子的本能。

为什么每一个家长心里都隐约知道这条路有疑问，但还是把孩子送上去？

但在科学领域，一个实验结果的对错，往往需要几个月甚至几年的时间才能验证。

我们以为这是在打造一个完美的分身，殊不知，这是在亲手把自己的人格，一点点蒸馏成算法里的参数。

我们可以用那个著名的“中文屋”思想实验来理解：把一个完全不懂中文的外国人关进小黑屋，给他一本超级厚的英文规则手册，上面只写“看到什么样的中文符号，就抄下对应的中文符号”，全程不解释任何字的意思。

他比任何人都清楚，一个孩子心里那个“想知道为什么”的小苗有多容易被压坏。

AI可以给孩子无穷无尽的知识和路径，但它不会真正为一个孩子的生命负责。

一个孩子可以跟着AI学编程，可以在网上看物理课，可以在一个偶然的问题里发现自己真正感兴趣的方向。

一个孩子沉迷于某个看起来“不务正业”的问题，未必是坏事。

一种没人意识到、但同样会让一个孩子坠落的悬崖。

问题是，如果一个学生的核心焦虑是"我不知道这个专业是不是我想要的"，那么无论你讲得多精彩，他的注意力都会被"我究竟在为什么而坐在这里"这个问题持续劫持。

我当年是不是该选另一个学校?

人们很容易把"奥勒·沃尔姆"（OleWorm，OlausWormius的昵称）看作一个孤独的curiosus（好奇者），把他的收藏看作一堆奇珍异品。

那它从一开始就不是一个好问题。

“现代的教育方法竟然还没有完全扼杀掉那神圣的好奇心，这简直是一个奇迹；

爱因斯坦在更早的时候，1949年写自传时，说过一句更尖锐的话：“现代的教育方法竟然还没有完全扼杀掉那神圣的好奇心，这简直是一个奇迹；

我想增加一个大学生视角，再对大学课堂进行思考。

他听到的只有一个声音：别人都在做，我不做我的孩子就完了。

“他们为了我一个人，组成了一个团队。

每一个刷题的孩子都不是骗子，他只是被告知"必须这样才能活下去"的人。

我不是说每一个刷题的孩子都会刷崩。

我觉得特别的投入，这个时候我大概也就六七岁的样子，在这之后很长时间我没有再体会过星空以及银河到底是一个什么样的感受了，一直到北京近几年来雾霾的严重，这大家都知道的事儿对吧，一直到去年，在香山的一个培训中心，我那边讲完课，晚上，哎哟，月朗星稀，这个时候，哎呀，也没什么云，一抬头一看能看到几颗星，包括我打小就特别喜欢认星座，我一看见这个猎户座，不是有一腰带嘛，三颗星，然后我就看这三颗星都在，我就说我在这一瞬间特别感动，我就说我多少年没看见过这个星座了，所以说回归自然其实我觉得真的是能带给一个人情绪状

现在应用心理学已经是一个挺深的一个领域了，它的课里面其实我给他们讲过这样的一个示例，就是我给他们放了一个什么片子呢？

嘉宾：但是呢，他会说什么呢，他其实预期一个，就是这个有一个问题，就是它的质量其实你是没法控制的，而且到最后呢会发现一个什么现象呢？

嘉宾：可是呢，他就发现了一个什么呢，怎么让人上瘾，什么规则的报偿，就像赌场，那些人在爪子机前面拍呀拍呀拍，为什么不走，是因为我不知道下面会不会冒出一个中奖，玩游戏也是，它会加入一些随机报偿让你那样的话就会上瘾，你就会老在那待着看下一次会不会，下一次会不会，越有失望，那下面希望越强烈。

从这种深层整体论的视角来看，谈论对任何一个事物的认知"用处甚微"。

这一世界观的核心是"在任何一物之中都有世界的永恒汇聚"，卡尔·米卡写道，以至于"一个事物从不是孤独的，所有事物都在积极地建构和组成它"。

只要一个东西和“创新”连在一起，好像立刻就获得了某种天然的正当性。