AI时代：当答案变得廉价

AI 时代让平庸的人接触到更强大的工具，他们的上限被抬高了。

而平时努力、并且有一些天资的人，由于接触了 LLMs，也就依赖于工具，减少了太多对于细节的把控——学术能力和品味可能反而有所下降。

这会导致一个后果：人类的平均水平提升，论文的数量指数级上升，而方差变得很小。

可以参考一下数学家雨果·迪米尼-科潘（Hugo Duminil-Copin）的意见：追求答案本身并没有多大的价值，追求答案的思维过程和体验才是最重要的价值。这些价值并不仅仅反映在自身的愉悦体验，也将提升一个人整体的学术能力。

以攀岩举例：每踩下去的一脚，每抓住的一个岩点，多大的力度，什么方向——这个过程带来的是愉悦感和全身每一块肌肉的神经训练。

所以说，如果想要做出优秀的 research 成果，可以遵循以下几点：

定期深究一些小而精的题目，包括专业知识和非专业知识，避免做得广而浅。比如研究一道面试的机器学习问题、一道数学题等等。在做这些题目时，不使用 agent，只将 ChatGPT/Claude 等作为聊天工具辅助自己思考，也不要让它给出题目的解法或者答案。（理想情况是避免使用任何 AI 工具，因为这是自身训练。）
Vibe coding 时，让 agent 在工作时维护一个前端网页，记录实验想法、设计、假设、结果以及分析。结果可以尽可能详细；如果有输入，也要展示输入的数据结构和形式。
多和同行交流 AI 使用的心得，了解 AI 擅长和不擅长的领域，了解其能力边界。