听雨 发自 凹非寺

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没有Token的CS学生，应立即退学！

这句暴论，出自南京大学计算机学院副教授蒋炎岩今年秋季新开设的《生成式软件工程》课程中。

好家伙，现在国内高校的计算机系已经卷到「自费烧Token」了？

知乎相关问题随即冲上热榜，目前已经引来了四百多个回答。

但我仔细看了看，底下持赞成意见的人居多。

而且大家看起来都很有共鸣：

网友A：这话说得太保守了，我建议大学取消所有课堂，把省下来的课时费全部用来采购Token，按人头发给学生。

网友B：味很冲，但我认为说得好，至少比其他空洞无味的鸡肋好得多。

网友C：何止计算机系？！我认为所有专业的学生都必须把「如何使用AI」列为自己的必修课，尤其是文科生。

所以，现在不调足够多的Token、不能熟练使用大模型的计算机学子，乃至其他各种专业的学生…

真的都该退学吗？

不自费烧Token，就要退学？

今年开学季，南京大学的蒋炎岩老师贡献了大概是火药味最浓的一句名言。

我有个个人观点，如果手上没有付费Token的同学，就要立即退学。

此话出自他的《生成式软件工程》课堂，不过在解读之前，还得先看看它出自什么语境。

首先，蒋老师本来是打算去拉一些Token赞助的，毕竟让学生自掏腰包多少有点说不过去。

但看到实际选课人数后，他就觉得算了——没有必要再去跟厂商拉着脸要Token，也比较麻烦。

于是干脆把课堂准则之一，改成了「Token自费」。

此外，这门课也不仅仅是让学生自己掏钱买Token那么简单。

在说出这句话之前，蒋老师先来了一波现实暴击——聊了聊这个时代CS学生的集体焦虑。

第一种焦虑：AI替我上大学。

老师用豆包出题、学生用豆包做作业，整个过程中，只有学生没有受到训练。

假设每门课都开卷考试，全部用AI答题，每门课都能拿高分。但等到毕业时才发现——每门课都很好，可自己什么都没学会，第一个就被AI取代了。

第二种焦虑：认真学了四年，发现被大学骗了。

还有一类同学，延续了中学时很听老师话的状态：老师说什么就做什么，每堂课都认真听，每次作业都认真做。

但四年毕业时却发现——自己确实学会了一些东西，但这些东西AI都会做。

于是迷茫了： 我这四年，到底学了个啥？

更大的暴击，来自于秋招投简历。

蒋老师说他收到过无数份简历，其中有一份「非常完美」——CCF期刊列表上的论文、Accept、在投，该有的都有。

但对他来说，这是一份零分简历：没有GitHub链接，没有个人主页，甚至连一篇Preprint都没有。

更糟糕的是，所有人的简历都长这个样子：一大堆实习、一大堆奖项、一大堆论文、一大堆在投。

你和你的竞争者已经完全无法区分了。

当一份「完美简历」都被认为是零分时，你到底该怎么向未来的导师展示你自己？

正是在这样的集体焦虑中，蒋老师希望用这门课来缓解大家的焦虑——更多的是带大家找回一种快乐，vibe coding的快乐。

他说自己在vibe coding中得到了很多快乐，在快乐中可以理解软件工程是怎么工作的，可以做出一些有趣的东西，可以让你的简历写得更好。

甚至对他来说，有一篇发表论文可能都是一个减分项。

这门课的规则也很清新脱俗，蒋老师列了三条Policy：

• 禁止古法编程；

• Token自费；

• 但是不需要Tokenmaxxing。

「禁止古法编程」很好理解，别再用十年前那套方式敲代码了，这个时代已经变了。

蒋老师调侃，在座各位都是古法编程的好手。

毕竟大家还要考试、机试、保研。真被关进小黑屋，AI工具一关，最后能救命的还是LeetCode和肌肉记忆（doge）。

不过他觉得，总有一天，这个事情会改变的。

《生成式软件工程》这门课，就是他想先撕开的一个小口子。

这门课想解决的问题是：AI写代码越来越快之后，人还剩下什么活要干？

在这门课上，学生不只要「会写代码」，还要学会给AI拆任务、挑模型、控成本、验结果。模型生成得再快，如果人不知道它写得对不对，照样白搭。

「不需要Tokenmaxxing」则是说，别拿Token当水喝，不需要死命烧，要高效地用。

虽然蒋老师提出自费，但他也推荐了足够有性价比的模型：

那当然是deepseek-v4-flash！！！

在这门课上，你甚至能听到老师建议你在「梁文谷」的时间做作业。。。

而他自己，除了生成slides用了更聪明的模型之外，课堂上的所有演示、所有生成的assets，全部都是deepseek-v4-flash。

他还建议同学们去DeepSeek充100块钱，如果实在有Token困难的同学，也可以联系他帮忙想办法。

这还说啥了，听完我觉得这老师挺真诚的啊……

更何况，自费烧Token，似乎已经成为了计算机系学子一个绕不开的现状。

有位网友表示：

虽然某种意义上倒也合理，但是建议不给学生买Token的计算机系立刻撤系。

这也很有道理哈～如果说Token是AI时代的「实验耗材」，那么化学系的试剂是实验室提供的，物理系的器材是学校采购的。

怎么到了计算机系，就得学生自己掏钱呢？？

而且吧，烧Token也不是每个学生都烧得起的。

现在各大硅谷巨头公司都会给员工设置token补贴、AI支出上限，国内高校的AI算力账户，也有手快的学校已经安排上了。

蒋炎岩：一个超爱玩梗和「劝退」的老师！

看到这里，大家肯定很好奇：

这位张口就让学生「退学」的老师，到底什么来头？

蒋炎岩，南京大学计算机学院副教授、博导。2011年南大本科毕业，2017年南大博士毕业，之后留校任教。

其实也是一位履历很硬核的大佬：

学生时代，他曾两次拿到ICPC区域赛金牌，还闯进了2009年ICPC全球总决赛。

2016年，他当选南京大学学生年度人物；2018年，又凭借《并发程序共享内存访问依赖研究》，拿下CCF优秀博士学位论文奖。

成为老师之后，蒋炎岩的研究方向主要是系统软件和软件自动化。

据南京大学计算机学院介绍，他曾五次获得操作系统、软件工程领域CCF-A类会议论文奖，其中包括ICSE 2021唯一最佳论文奖和SOSP 2023最佳论文奖。

研究方向是系统软件和软件自动化，最近转向了Agentic AI，现在还是Cosmic Dawn AI的Tech Lead。

不过大佬在课程简介里自称「副教授，但是临时工

（计算机软件研究所

）」。

也是很有幽默感了。

而认识他的网友，很多并不是通过论文。

而是通过B站。。。

蒋炎岩长期公开《操作系统：设计与实现》《计算机系统基础》《软件工程研究入门》等课程，目前视频累计播放量已经超过500万次。

而且每门课的wiki都维护得极其认真，讲义、实验、slides全部开源。

学生管他叫「神仙老师」，他还拿过南京大学「学生最喜爱的老师」荣誉。

蒋炎岩的课堂里，则经常是一边讲概念，一边打开终端现场写代码，顺手再抛出几个程序员才能秒懂的梗。

他的课程主页，也很像一座大型玩梗现场。

比如，开学第一课先警告：

不付出足够的努力，编程必挂。

然后告诉学生，最重要的事情要放在最前面：

所有课程信息都在课程主页发布，RTFM。

至于要不要来上课，他也相当随缘：

不要求到课，把时间花在更有效的地方。

到了今年的《生成式软件工程》，这种风格更是全面升级。

「禁止古法编程」「Token自费」？？这在蒋老师的课上压根已经算不了什么了。

他还把课堂称作一场「表演」，想用AI不断修改、切片和维护课程，最终实现课程的「数字永生」。

真就节目效果拉满了。

就连他的B站账号名，都叫：

绿导师原谅你了。

这个梗出自他写的一篇文章，《绿导师是怎样戴帽的：学术跃进运动的来龙去脉》，主要讨论高校科研评价体系。

感兴趣的友友可以私下去看看 （狗头）

他的个人主页也很有意思，是一个仿Linux终端。

页面上用ASCII字符拼出名字，还能像操作命令行一样输入bio、help、tree等指令，查看他的个人经历、论文和团队信息。

就连办公室号码，都写成了二进制形式。

当然啦，虽然蒋老师很「抽象」。

但他也是个超爱写「劝退信」的男人。。。

之前他写过一篇，《给各位天命人的劝退信》。

还写过一篇，《读博那些事儿》，专门写了自己的博士五年。

里面也直接对学生说：

如果你们连导师都不能正面刚，还是谨慎考虑一下读博这件事吧。

这么看来，这门《生成式软件工程》新课，开头就能这么劝退学生…

似乎也一点都不奇怪了？

参考链接：

[3]https://jiangyy.github.io/

[4]https://jyywiki.cn/