17岁高中生当一作，AI改变人才培养

所有还迷信「顶尖人才必须在大系统、大 Lab 里培养出来」的人，都应该看看 Séb Krier 这条。

他说：人们低估了利用公开、可获取的信息学习 AI 知识的潜力，也高估了只有进入实验室环境，才能真正理解这些系统和研究方向的程度。

这句话我非常认同。

如果你关注过中国现在的一批年轻开发者，会发现一个很反常识的现象：

已经有不少初中生、高中生，可以借助 AI 去做非常底层的开发、复现论文、改模型、写框架。

Kimi 此前就有一篇论文，一作是一个17岁的高中生。

他显然没有机会在某个前沿 Lab 里待五年，被一群资深研究员手把手培养。

那他的知识从哪来的？

答案其实已经很明显了。论文是公开的，代码是公开的，课程是公开的，顶尖研究员每天在 X、博客、GitHub 上讨论自己的工作。

以前最大的问题，是这些东西极度碎片化，而且学习门槛很高。

现在多了一个 AI。你可以让它给你解释论文，读代码，补数学，找 bug，设计实验，陪你一层层往下挖，直到你真正理解。

某种程度上，过去很多只能通过「进入一个好 Lab，跟对一个导师，做几年项目」才能获得的知识传递方式，正在被 AI 大幅压缩。

真正稀缺的东西，可能会越来越接近：

你有没有足够强的好奇心，有没有持续追问题的能力，以及你愿不愿意真的动手做。

互联网第一次让知识公开。

AI 正在把这些公开知识，变得可以被任何一个十几岁的孩子真正调用。