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如果你是孩子家长 王虹其实告诉你了如何培养孩子… 王虹总结导师 Larry Guth 的三点，几乎也是在教你如何培养自己的孩子 第一，耐心。 你东一句、西一句，把一堆零散的想法倒出来，他不打断、不抢答，也不急着给结论，只是耐心听完。很多时候，说着说着，你自己就把思路理顺了。 — 对孩子极致的耐心 第二，不替你思考。 他不会急着把正确答案塞给你，而是顺着你的思路走，精准指出其中的逻辑漏洞，让你自己发现、自己修正。真正培养的不是一道题的答案，而是独立科研的思维方式。 —鼓励孩子思考 独立思维技术不能很快得到正确答案 第三，允许犯错。 他从不制造焦虑，也不会因为你走弯路就否定你，而是让你知道：犯错本来就是研究的一部分。 —让孩子犯错。理解为什么错了。这才是成长

你说科研环境重要吗？当然重要，但决定科研成果的还不是这个环境。你看伽罗瓦，他16岁去考法国综合工科学校，面试的时候骂那个考官听不懂他解释。失去入学资格，后来提交研究成果给法国科学院，柯西没看懂还弄丢了。后来又参赛，提交给傅里叶，结果傅里叶死了，又弄掉了。最后一次提交，泊松直接看不懂

王虹夸导师拉里古斯句句戳心。 第一，耐心到没脾气。你噼里啪啦说一堆碎片，他不打断、不翻白眼，硬是等你倒腾明白。聊着聊着，你自己就理清了。 第二，不硬掰，顺着你走偏的思路往下捋，专挑逻辑窟窿，让你自己补，慢慢把你逼出独立科研的脑子，这招绝。 第三，专治学术焦虑，不急不躁，让你觉得犯错正常。说白了，好导师就是比你还能忍，忍你的乱，忍你的慢，最后把你忍成个明白人。

得知两位中国籍的年轻数学家获得了菲尔兹奖，初闻时还挺兴奋。 后来得知这两位不是在中国的顶尖学府或者科研机构取得成绩的，是在国外的环境取得这个伟大成就，我感到失望甚至愤怒？ 在没有党的英明领导、没有各级领导的关怀、没有广大人民群众的帮助下，你特么就取得如此成就简直就是叛国！

我后知后觉发现，饶毅的前妻吴瑛居然是自杀的。 当初饶毅回国，他老婆吴瑛不肯回国，接着在美国搞科研，后来两人离婚了。没想到吴瑛还是受到了中国千人计划的牵连，被西北大学扫地出门，最后抑郁自杀。哎，一声叹息。中国人在美国真是辛苦。

🐎月之暗面/Kimi 创始人杨植麟 2014清华特奖答辩 2014年，清华本科生特等奖学金答辩现场，唐杰站在台上推荐杨植麟：“他是我这几年见过最优秀、最有天赋的学生。” 当时，唐杰是杨植麟的科研导师。如今，他已成为智谱的创立发起人、首席科学家；当年那个说要“用数据改变世界”的本科生，也创办了月之暗面。 视频里的杨植麟，90%的专业课成绩在95分以上，所有程序设计课程均为满分，成绩位列年级第一。一年时间里，他以第一作者身份在KDD、WSDM、CIKM发表三篇论文，算法被腾讯、新浪、华为等公司采用，还带队击败斯坦福、哥伦比亚等研究机构，拿下全球癌症预测大赛冠军。 科研之外，他还创办了校园乐队Splay，既是鼓手，也是主要的词曲作者。答辩时，他说：“这是计算机科学最好的时代。” 12年后，Kimi K3火爆全球AI圈。再回看这段珍贵视频，会发现许多故事早已写下伏笔：唐杰与杨植麟后来分别站在智谱和月之暗面的技术前线，两家公司也已进入全球大模型竞争的核心牌桌。 那个想用数据改变世界的年轻人，仍在沿着当年的方向向前走

kimi比智谱可炒作空间更大，主要是两点： 1.kimi这公司被女vc掏过，中间花钱买量走了很多弯路，当时江湖未定，花钱做了太多增长，但是杨植麟掏出来两次超越市面水平的东西，说明这个人科研和工程兑现能力很强 2.杨植麟完全没有出来讨论资本层面的事情，这个情况比较专注，说明格局也不一般 如果kimi能顺利港股上市，可能会吸收智谱的部分资金过去，minimax可能就变成港股的快手了

谁能想到，Anthropic 刚发的代码神器 Claude Code，硬生生被路子野的老哥改造成了“全自动科研打工仔”？写论文憋不出字的，这波绝对天降福利。 刚在 GitHub 刷到的硬核项目 academic-research-skills，完全开源。这哥们直接给 Claude Code 注入了一套完整的学术研究技能包。本来是个终端里敲代码的 AI，现在直接化身端到端的论文机器，把做科研的苦力活全给你包圆了。 🔥 这套路狠在哪： • 全自动流水线：检索 → 起草 → 审稿 → 修改 → 定稿，5大核心步骤 AI 自己走。 • 真·学术级输出：不是那种一看就是 AI 生成的废话，是懂规范、有逻辑的学术体。 • 突破网页端限制：依托 Claude Code 在本地终端跑，读写你的本地文献资料简直不要太爽。 • 零成本抄作业：全开源的思路和配置，直接把顶级 AI 调教成你的专属学术牛马。 🔗 项目地址：

纳瓦尔解读AI行业长远走向： 1. 不必再费心搭建各类工作流， 短短一年时间里，AI就能按需自主生成各类工具与智能体，AI之间将互为服务对象，人类的作用会大幅弱化。 2. 各类高难度科研难题将交由AI攻克， 材料学、物理、数学、癌症医疗等困扰人类百年之久的未解难题，都会交给AI突破。 3. 往后社会大概率只会留存两类职业， 一类是大模型企业Anthropic的从业者，另一类是专门服务该公司员工的服务从业者。