有人说用“vibe coding”（凭感觉用AI写代码）能直接做出上线的生产级应用，这是不现实的。生产环境的软件必然复杂，需要大量代码的编写和维护，单靠写prompt根本撑不起。
AI确实能帮你快速生成代码片段，甚至能做一些简单小工具、小项目，或者快速搭建原型，提升开发效率。但当涉及到真正的生产级应用，边界条件、集成、安全、性能和稳定性等问题，都需要工程师的严谨设计、测试和持续维护。
那些说“vibe coding”能做出SAP、Salesforce这样的大型系统，显然是夸张了。相反，经验丰富的工程师利用AI辅助，能快速完成70%-80%的代码工作，但他们依然需要深入理解业务、规范开发流程、严格测试和持续重构。
成功案例确实存在，比如一些小型APP或合规项目用AI辅助开发并上线，但这更多是建立在开发者本身具备扎实的基础和工程能力上。完全靠AI和prompt从零开始，几乎不可能保证产品质量和稳定性。
AI是加速器，不是替代品。真正的生产级软件开发，离不开架构设计、代码审查、测试覆盖和持续迭代。那些只靠prompt写代码，却指望一劳永逸的人，注定会碰壁。
生产级代码的核心，是对复杂性的掌控，而不是对AI的盲目信任。AI帮你写代码，工程师帮你撑起整个系统。
AI确实能帮你快速生成代码片段，甚至能做一些简单小工具、小项目，或者快速搭建原型，提升开发效率。但当涉及到真正的生产级应用，边界条件、集成、安全、性能和稳定性等问题，都需要工程师的严谨设计、测试和持续维护。
那些说“vibe coding”能做出SAP、Salesforce这样的大型系统，显然是夸张了。相反，经验丰富的工程师利用AI辅助，能快速完成70%-80%的代码工作，但他们依然需要深入理解业务、规范开发流程、严格测试和持续重构。
成功案例确实存在，比如一些小型APP或合规项目用AI辅助开发并上线，但这更多是建立在开发者本身具备扎实的基础和工程能力上。完全靠AI和prompt从零开始，几乎不可能保证产品质量和稳定性。
AI是加速器，不是替代品。真正的生产级软件开发，离不开架构设计、代码审查、测试覆盖和持续迭代。那些只靠prompt写代码，却指望一劳永逸的人，注定会碰壁。
生产级代码的核心，是对复杂性的掌控，而不是对AI的盲目信任。AI帮你写代码，工程师帮你撑起整个系统。
DeepSeekMath-V2代表了数学推理领域的重要突破。当前大型语言模型虽然在数学竞赛中表现优异，但仅靠最终答案的准确性无法保证推理过程的严谨性。DeepSeekMath-V2提出了“自我验证”机制，训练出一个高精度、可信赖的定理证明验证器，并以此作为奖励模型，推动生成器不断发现并修正自身证明中的错误，提升推理质量。
该方法不仅解决了传统强化学习模型忽视推理过程的问题，还通过扩大验证计算能力，自动标注新的复杂证明，持续增强验证器的能力。最终，DeepSeekMath-V2在IMO 2025、CMO 2024和Putnam 2024等顶级竞赛中取得了金牌水平的成绩，Putnam得分高达118/120，显示出强大的数学推理和证明能力。
这一成果表明，迈向自我验证的数学推理是提升AI数学能力的关键方向。它不仅推动了数学AI系统在科学研究中的应用潜力，也为解决开放性数学难题提供了新的思路和工具。尽管仍有挑战，DeepSeekMath-V2为未来可解释、可靠的数学AI奠定了坚实基础。
Gemini 现在能生成完全互动的图像，覆盖任何主题。只需选中图中任意区域，系统即可给出详细解读，成为极其强大的学习工具。相比传统枯燥的文本，互动图像让复杂知识一目了然，极大提升了学习效率和体验。| 帖子
这一技术不仅适合学生，也能改变技术文档和专业资料的呈现方式。想象一下，开发者可以通过点击代码架构图，快速理解项目结构，无需翻阅厚重的说明书；博物馆、科研机构也能借此打造沉浸式的虚拟展览和深度探讨空间。
Gemini通过即时生成“微型网站”模式，AI不再只是引流传统网页，而是在用户需求点上直接构建内容，彻底颠覆信息获取方式。尽管目前交互功能仍有些限制，部分主题支持有限，但这已是未来教育和知识传播的关键方向。
Google的这项创新悄然推动着学习方式的变革，传统教科书开始显得过时。未来，知识不只是读出来，更是“点”出来，触摸出来，深度理解出来。
这一技术不仅适合学生，也能改变技术文档和专业资料的呈现方式。想象一下，开发者可以通过点击代码架构图，快速理解项目结构，无需翻阅厚重的说明书；博物馆、科研机构也能借此打造沉浸式的虚拟展览和深度探讨空间。
Gemini通过即时生成“微型网站”模式，AI不再只是引流传统网页，而是在用户需求点上直接构建内容，彻底颠覆信息获取方式。尽管目前交互功能仍有些限制，部分主题支持有限，但这已是未来教育和知识传播的关键方向。
Google的这项创新悄然推动着学习方式的变革，传统教科书开始显得过时。未来，知识不只是读出来，更是“点”出来，触摸出来，深度理解出来。
1. 收集已有材料：上传自己的旧稿、笔记，或者领域内的论文，甚至写个粗略大纲。
2. 梳理叙述结构：让AI帮你用一句五词短句总结每段内容，调整顺序，掌控整体故事线。
3. 拓展大纲：让AI把每句话展开成段落提纲，包括主题句、数条支持观点及总结句，形成逻辑清晰的蓝图。
4. 引入真实研究：用工具检索相关文献，提炼关键事实，确保内容有据可依。
5. 生成正式段落：将核实过的事实输入AI，产出标准、引用齐全的学术段落，逐段完成完整初稿。
这一流程让写作不再从零开始，减少拖延和迷茫，真正做到“你掌控叙述，AI帮你表达”，保持原创思想和学术诚信。
关于伦理，Shabanov认为：AI只是帮你梳理和表达思想，内容和方向由你决定，且每一步都经过事实核查，最终成果属于你自己。质疑者指出，写作过程中的思考与挣扎本身就是学习的关键，完全依赖AI可能削弱理解和原创性。
这场讨论反映了学术写作正迎来AI辅助的新范式：如何平衡效率与学术诚实，如何在利用AI带来的便利时，保持深度思考和知识内化，是每个学者必须认真面对的问题。
