AI做数学我还能看懂，做理论物理完全是天书。。。低端人口以为有了AI连学都不用上了，恰恰相反，AI出的东西，只有加倍努力学习，才有可能看懂。。。低端人口不努力跟上，给他们高端AI就跟给🐒键盘一样

苏联著名生物学家李森科宣扬他的“获得性遗传理论”，物理学家朗道不服，说您的意思是，如果我们割掉每一代牛耳朵，总有一天能培养出一种不长耳朵的牛?”“是这样的。”朗道恍然大悟“既然如此，为啥每个女性生下来都有处女膜呢?”李森科嘴硬:“我老婆就没有！”朗道不信：拿证据！我们要求看照片！

就我的观察，近几年物理竞赛，尤其是 CPhO 省复赛，的数学工具和物理模型要求急剧上升，微积分、常微分方程、多元函数极值甚至复杂的矢量分析和近似处理，在复赛中已经成为标配。 对于非强省、非顶尖名校的选手来说，省复赛就已经达到了天花板级别，因此在感觉上和CPhO决赛一样无从下手。 国决不仅在理论深度，比如统计物理初步、狭义相对论电动力学、复杂电磁场与连续介质，这些领域上对物理直觉要求极高，更关键的是实验。 国决和 IPhO、APhO 实验题，需要极强的现场建模、误差分析、仪器调试与数据处理能力，这绝非只做理论题的普通省复赛选手所能企及。 所以说，普通高中老师只能带到初三、高一。我是说竞赛方面。 现在的竞赛题目，和我们当年不太一样。虽然我没有参与过正式的校内竞赛训练，属于扫扫地的级别，但据我的观察，竞赛其实现在的趋向是直接对接大学普通物理，甚至部分理论物理。普通高中的物理老师如果没有经过系统的大学物理与竞赛专项训练，在面对第 39、40 届以来的复赛、决赛压轴题时，自己都很难独立在限时内做出规范解答。 目前诸如人大附中、成都七中、华中师大一附中等顶级竞赛名校，确实拥有极其庞大的教练团队，并且会定期邀请高校教授或前国家队教练进行专题集训。竞赛早已不是凭一己之力摸索的时代，它是信息差、训练体系与高阶数学工具的系统化竞争。 如果你问我竞赛的核心是什么，我会说，套路或技巧只是一方面，更重要的是严密物理图像搭建、数学物理方程推导、物理直觉。 所以，顶尖的竞赛教练，讲课的立意和深度与普通高考网课老师完全不在一个维度。 很多网课老师的核心强项在于高考物理的模型化、解题套路化、技巧化，在此我就不点名了，大部分的网课老师实力还不错，但自己做的话，复赛水平是有的，国赛想拿金银牌，我可以肯定的说，绝对没有。

弦论停滞三十年，标准模型之后再无新范式。 全世界两代人在基础理论物理上集体颗粒无收。 世界，到底怎么了？ 华人最顶尖的头脑,大批量流向了三个出口，华尔街量化、大厂算法、AI创业。 清北数学物理尖子的最优路径是九章资本和Citadel,而非普林斯顿高等研究院。 这或许，是激励结构决定的。 理论的回报周期三十年起,且大概率颗粒无收;套利的回报周期三年。一个社会的定价系统给套利开十倍工资,人才流向。 一个社会的定价系统给套利开十倍工资,人才流向就是答案本身。 诚然，我们在数学上有纯理论的顶级玩家，比如恽之玮和张伟做的是朗兰兹纲领，Gan-Gross-Prasad猜想、函数域上的高阶Gross-Zagier公式，许晨阳的代数几何K-稳定性、朱歆文的几何表示论。 可惜，我们没有物理方向纯理论的范式改写者。 所以，我有一个较为悲观的论断是，2026年的现在，数学是有有真金白银的纯理论成果,只是没到改写范式。而物理,全球性绝收,非中国独有的情况，人才配置，确实被套利大规模虹吸中。

AI 在数学和科学上的进步正在制造一个意想不到的问题：当模型的能力超过几乎所有人类的判断力，谁来验证模型的输出？ 这不是 benchmark 精度问题，而是评估基础设施的结构性盲区。 过去两年，AI 从做不对基础数学题，到现在以不到 2000 美元的 API 成本完成需要领域专家才能判断对错的证明。对绝大多数人，包括大多数工程师，模型输出已经进入了看起来都对但不知道是不是真对的地带。 在编程领域，你还能跑测试。 在数学、理论物理、生物信息学这些领域，你只能相信另一个专家或另一个模型来告诉你答案对不对。 这引出一个更深的困境：当 AI 的能力评估必须依赖 AI 自己来完成，评估闭环就变成了内部循环。系统在给自己打分，而我们只能旁观。 严肃建设者应该关注的不是模型有多强，而是人类验证能力正在成为整个系统最薄弱的环节。

今天很开心，有人私信和我探讨了一些关于秩序、涌现的问题，我想在这里展开说说。 在经典的日常语境里，人们习惯把结构、复杂性、差异称为秩序。 但在数学和理论物理的极高抽象层级上，完全的均匀，是一种极致的对称性。 比如，当宇宙达到热寂，也就是最大熵，系统里的任何一点在统计上都是完全等价的。没有温差、没有梯度、没有方向。 这种无差异恰恰就是0。 就像矢量空间里的0向量，虽然它的模长为 0，没有任何方向和大小，但它依然是这个向量空间里不可或缺的核心结构。 我称之为，单位元。 我的观点是，所以，热寂可能并不是秩序的彻底毁灭，它是秩序归零后的极静状态。 沿着0 秩序的坐标轴继续推演，那位朋友前面提到的涌现就变得更加精妙了。 热寂是系统的最终基态，终局，代表了绝对的平衡与平庸。那么涌现，我会认为它就是非零秩序，是系统在走向0的漫长过程中，在局部通过耗散能量、打破对称性，暂时创造出的非零向量。 从这个角度看，生命和智能都并不是对宇宙法则的违背。 它们反而一直在证明，生命与智能，是宇宙在向0 秩序演化过程中，局部涌现出的复杂高维结构。

其实我有时候也挺羡慕那些动不动就敢梭哈的人，我就做不出来这样的事，25年初，和炒股的群友们聊天，我说就算特朗普本人现在打电话告诉我明天拉盘，我也只会梭进去80%而不是全仓，这大概就是我这个人最高的风险偏好。 回想这些年认真玩的和不认真玩的时候，无论是加密、股票还是期货，真的从未有过100%满仓身家全部干进去的时候，甚至连80%都没有过。 我对不确定性既喜爱又尊重，可能一部分是因为天生胆小，一部分是因为成长经历。我是做题家出身，一路学的专业也都是应用物理相关的，直到读博时期一线的接触真正的实验、工艺、制造后才知道不确定性的重要性。这指的倒不是量子力学统计力学之类本身存在的不确定性，而是实验中不可控的东西太多了。一个成熟的半导体工艺，在商业公司中可以盈利的，对良品率的要求其实是很夸张的。在实验室里，我们做的东西不确定的地方太多了，一个器件设计时的工作波长应该是450-550nm，FDTD仿真跑出来可能就是480-580nm比较好，最后去超净间里一步步fab出来再检测，这个工作波长可能是465-565nm（数据我随便说的举个例子，不代表任何实际器件），其他方面可能它的resonance和设计的差的更远。 在基础数学和理论物理中比较习以为常的确定性，在实验中是非常非常脆弱的。这样几年的经历一方面让我抹去了对“科研”的滤镜，一方面也让我更加的尊重不确定性。做纳米级别的光电器件工艺研究，已经算是人类对“精确性”要求最高的事情之一了吧？然而我们处理的大量工作，其实都是在解决“不确定性”的问题：如何补偿、如何降噪；Extinction Ratio低的时候怎么办；还有一些非常小而实际的问题，做出来的超表面结构层和光传感器层用激光刻在一起的时候，旋转角歪了那么0.5度，后续如何通过数据处理解决这个问题，诸如此类。 这段经历让我深刻理解了现实的复杂系统特征和不确定性主导的概念。可以比较暴力地说，试图掌控一切注定是失败的，无论在物理实验中，市场中还是生活中。 梭哈赢了固然能一下逆天改命，但对我来说，比较重要的或许是梭哈输了的时候，我还能不能继续做下去。你可以说我瞻前顾后，胆小如鼠，但我还是会保持对不确定性本身的敬畏，那句话还可以再拿出来说一遍：就算天网AGI本体现在穿越时空过来告诉我梭哈一个票，我也只会拿出80%去赌。

今天谈谈学术近亲繁殖。 十年前，我特别羡慕本硕博八年贯通的人。 那时候觉得，在一所学校从青涩呆到成熟，校园里每一棵树、每一栋教学楼都刻满回忆，甚至连食堂阿姨都认识你，是一件极其浪漫且幸福的事情。 看着国内很多高校推行的长周期培养项目，总觉得这种长情的陪伴代表着学术的极致深耕。 直到后来，本科到美国的学术体系里，才慢慢发现，本硕博都在同一个学校对于学术层面其实是一个极其明显的隐性扣分项。 现代科学作为一套全球化生态，有着它非常冷酷且底层的运行逻辑。 本硕博如果都在同一个系甚至同一个课题组，你大概率会完美继承导师的思维盲区、研究范式，甚至连说话的腔调都如出一辙。 科学的突破往往发生在不同知识领域的交叉碰撞边界，长期的近距离同质化，会把一个人的学术视野牢牢锁死在舒适区里。 你可能会问：苏姿丰不就是MIT本硕博吗？ 其实，学术界，尤其是高校教职招聘对学术血统纯正性的焦虑，很多时候是为了防止圈子固化和思想近视。 而工业界，像芯片研发这种极度看重工程落地与执行力的领域对出身的教条没那么敏感，它只认你能打出什么样的硬仗。 在北美学术圈层，招聘市场的硬性排他上的局限是存在。因为在顶尖大学的教职招聘中，名校普遍遵循避嫌和引血原则，即极少直接留用自己的博士毕业生。 委员会更看重你是否有过多重异质环境的生存能力（比如本科在A、博士在B、博后在C）。 如果简历从头到尾只有一个校名，往往会被默认缺乏跨圈层交流和独立开辟新阵地能力。 从系统论角度，科学研究本质上是一个抗拒熵增、追求信息持续输入的系统。 人类，天然喜欢低熵的熟悉感，本硕博留在原地确实省去了所有社会适应成本； 但我想，一个具有生命力的学者，必须不断把自己扔进未知的、充满异质性的外部环境中，去对抗思维的僵化。 一个人的知识来源、导师网络、评价体系、合作网络和研究范式长期来自同一个局部生态，是很危险的。 不过我之前跟同学聊，比如一个人本硕博都在 MIT，但期间： 本科做理论物理； 博士转 CS； 去 Stanford 做博后； 与欧洲实验室长期合作； 最后研究一个完全不同的问题； 他的学术基因可能比一个本科 A、硕博 B、但一直在同一个课题组的人更加多样。 反过来，一个人本科 A、博士 B、博后 C，但每一步都沿着同一个导师网络、同一个范式走，也未必真正实现了 intellectual diversification。 所以我会把学术近亲繁殖重新定义为知识与评价机制的局部闭环。 我不知道大家是否观察到现在的一种非常普遍的情况：所有人都非常聪明，但所有聪明人都在同一个坐标系里聪明。 这和之前谈非平衡系统时的思路非常接近。 我认为，一个局部系统如果没有足够的外部扰动，就会越来越接近自己的稳定吸引子。 这里，我也想引入我那位朋友的观点。 她认为近亲繁殖也并非全是坏事，因为科学进步同样需要高度连续性。 假设一个人本科四年换一次范式，硕士换一次，博士换一次，博后再换一次，所有东西都浅尝辄止。他的 entropy 很高，但未必有 deep work。 她的论据是，伟大的科学家往往需要在一个问题上连续投入十年、二十年。 所以学术成长其实存在一个很漂亮的张力，即局部深耕与外部扰动的动态结合。 没有深耕，只有漂泊，会没有理论积累。 没有扰动，只有深耕，容易形成范式锁定。 其实到这里，我觉得学术圈和演化系统很像：mutation 太低，stagnation；mutation 太高，无法积累。 判断一个系统是否有生命力，其实需要看它是否在稳定遗传与持续变异间维持动态平衡。 一个具有生命力的学者，必须不断把自己扔进未知的、充满异质性的外部环境中，去对抗思维的僵化。 或者，我会更进一步，把它理解成一种更一般的科学观： 优秀学者，要去主动寻找能够让自己暴露于认知误差的环境。 本科 → 硕士 → 博士 → 博后 → 教授 上面这个路径只是表象。 具有原创性的人，人生轨迹应该是： A领域 → B领域 → 某个偶然问题 → C领域 → 又回到A → 创造此前不存在的交叉点。 他的大脑里存在多个互相竞争的模型，而一个现象出现的时候，他不会只有一种解释框架。物理学家可能用动力系统看它；计算机科学家可能用算法复杂度看它；生物学家可能用演化看它；经济学家可能用激励机制看它。 而原创性经常就产生于这些模型在同一个人的脑子里发生碰撞的瞬间。 回到我最初的议题，关于本硕博在一个学校和学术近亲繁殖问题。 其实本硕博同校不好只是表象。 我要强调的是，科学需要积累，但科学家不能只继承。知识来源过于单一，以至于一个人逐渐失去了发现自己认知边界的能力的情况，是需要随时警惕的。 从这个意义上说，学术近亲繁殖，其实是一个知识系统的遗传多样性问题。