当科研开始围着大模型的额度转，我发现自己开始等模型额度过日子了

佬不用，别人也会用，所以拥抱用吧。

上周末听 CMU 的数学系PoShen Loh教授的一个现场演讲，关于 AI 时代学习数学的意义。 有个观点很好，分享给佬，就是，AI 可以做选择甚至可以做穷举，但是有一点是人类特别擅长的，就是人的 Vision，说白了就是眼界不一样，人类的思维路径通常可以果断的缩小解空间的范围。然后再利用 AI，势必事半功倍。

作为前AI时代的科研工作者，尚且可以好风凭借力。

但是我是后AI时代的科研垃圾，离开了token我将寸步难行。

我绝望地意识到我永远没有可能赶上ai的深度和广度，未来一定是AGI的时时代。我的工作流早就摸摸的从word ppt转换为latex html，几乎自己一动也不动。

一天一天就是下完命令就摸鱼，负责监视ai的动向，维护网络代理，闲暇之余找性价比更高的token，然后搭建更为便利的ai工作流程，从手动改toml，到ccswitch，到四处领鸡蛋，搭配中转站和plus，觉得切换很费劲，租小鸡搭sub2api，再到觉得中转不稳定，缓存命中也低，又去找拼车pro（走上自费科研的路了），又觉得不自由，甚至想独享20x……

然后因为token有时候用不完又不舍得回寝室，反而天天把自己拴在工位（如果要重置那更是通宵，贪小便宜没够hhh）

此时此刻，我的pi agent还在改我的开题答辩html，另一个pi正在为我准备速成培训资料来混过答辩老师的拷问，我在无聊之余刷到了这条帖子，触动不小，于是回忆起自己是怎么一步步把自己培养成废人的。 ^-^

就和苦逼牛马挑选外卖平台一样一样的。记得以前外卖平台挨个比价格，太难了

用ai的时候感觉自己无所不能，感觉我真是个科研天才；离了ai，就觉得自己什么都不会。哎，有时候感觉ai就是“皇帝的新衣”。

佬，我也有相似的想法，我之前的体会是我工作的效率取决于AI的效率，而不完全在我自己，如果AI在宕机，我也没必要去自己做，因为自己做的不一定对，而且做的很慢，效率上来说甚至不如等AI修好后让AI去做，额度用完了、AI抽风、等AI操作的时候反而会心安理得地摸鱼

和佬有同样的担心。

不只是自己越来越废的问题，此消彼长，我们越来越废的同时，AI在不断进步，越来越强。

是否未来会出现这种局面，随着科技的进步，人类的优势将荡然无存，在绝大多数领域AI都比人类优秀。最终结果可能不需要AI黑化，人类自己就把自己干废了，根本用不着AI出手，人类就会自己淘汰了自己。

但我只是小菜鸡啊，vision很有限，甚至不如ai，感觉无解了 ^-^

佬肯定不是废人，AI新时代，最先淘汰的肯定是不会用AI的人，像佬对AI这样精通，在AI时代本身就是一种能力，在真正的AGI到来之前感觉人作为AI工作流中的一环还是非常不可或缺的，同样的一个任务同样的一个模型，会用AI的人和不会用AI的人对任务的完成效果效率都不会是相同的

佬先不要泄气，我来补充一下Loh 提到的一个例子：

他之前有个做视频做的很好的学生给他做了一个非常不错的短视频，后来那学生毕业了，他自己又不想花太多钱去找别人做。于是，他就直接把那个好的视频发给GPT，让它做个类似的，结果 GPT 做了好多版，效果都很一般。

然后，他就开始想换个思路，他让 GPT 先来描述一下那个好的视频具体“好”在什么地方，以及能不能用客观的或者代码的方式把这种“好”给描述出来，于是，一下子就好像激发了 GPT 的潜能，输出结果来了个核爆级别的反转。

其实，AI 之前并不是不能找出这条路径，只是，这个途径只是它内部的数据里的几亿分之一的可能性，如果让它自己去遍历，不知道要到什么时候才会发现这个点。人的视野就可以高效剪枝。

大概是这个意思吧，有一些我个人的理解。

你这是陷入深渊了

不要为了用AI去找科研，而是我要科研某件事我可以用AI

把自己想象成你导师就行，成果取决于自己的决定和手下研究生的数量以及质量