Yan

大娃临近中考，经常听她说一些报志愿分流相关的事。

他们班有个同学提前报了 3D 建模的职高，自己也挺喜欢的。前几天正好有个朋友问我用大模型做 2D 建模的事，我也在 huggingface 上看了看相关模型，所以我的第一反应是：这类工作可能是第一批被 AI 取代的行业，会不会孩子还没毕业，学的东西就过时了？毕竟职高的课业更新没那么快。然后我俩就讨论了一下，也没什么结论。

今天忽然想：如果我娃也上了这个职高，学一点基础就可以开始在这个领域调优大模型了，找几个优化的点做做，社区贡献个模型，然后写 paper，找几个哥哥姐姐叔叔阿姨，指导指导，加个名，背个书什么的，在自己的公众号视频号上讲讲。在今天这个时代，有无数的方法证明自己可以，不像之前只有帝王家、独木桥。

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反过来想：“有没有可能，让她在看似被 AI 挤压的领域里，用 AI 反超一把。” 如果能在职校学习的同时，反向利用 AI 工具做高阶内容（像模型调优、训练数据整理、效果评估、Prompt 工程），反而可以比普高同龄人更早实践、留下作品。

结合大模型平台（如 Hugging Face、Civitai 等）进行小任务优化 + 产出内容 + 适当引导资源（师兄师姐带路），可以形成个人影响力闭环。

和传统“考研/考博/进实验室”不同，更接近“开源极客 + 创作者”的混合路线。这种路径在 AI 时代很有价值，原因如下：

  • 技术公开 + 工具下沉：现在大模型的调优和训练，已经不再需要顶级设备和博士背景，小模型 + LoRA 微调就够玩出花。
  • 学习 - 产出一体化：写 paper、出模型、拍视频，三者可同步进行，反过来强化理解，变成主动式学习。
  • 反脆弱路径：哪怕职校课程老旧、同行竞争激烈，但孩子只要能产生“独特贡献”或“被引用的工具”，身份天然比“学生”更靠前。
  • 社交杠杆：找到愿意带她的“哥哥姐姐叔叔阿姨”，在项目里挂名参与，不一定是走捷径，而是走“开源协作”的路。早建立社交网络，未来做啥都快半步。

Yan

想参与非常简单，都不用考虑挂名，就直接在我们的开源项目里贡献代码就好了，你解决了什么具体的问题，写了多少代码，代码质量怎么样，这是打明牌……（一些细节）

咱再说正常的升学途径：先是能不能上高中，上一个什么样的高中；然后又是专科、本科、一本、211、985；如果想要做科研，再考研，考博。正常上完就将近 30 岁了，还不考虑中间有复读和第一年没考上的情况。男生就面临三十岁刚毕业还没立业，女生进入职场会被 HR 问两三年是不是要小孩，35+ 再生小孩又高龄了，35+ 又不容易找好工作了。

人生的前 30 年很重要，可真的要这么搞么，这是最优路径么，合理么，有些逻辑是不是有点相互矛盾？

乡愿或者无名愚痴，很多时候是指在不确定性高的情况下随波逐流。可又有点像操作股票，一旦大家共识并被炒高，再追高就很危险了。

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不是“焦虑式规划”，而是一种“静下来盘账”，不是盯着一条路，而是问：“这路，值得吗？”下面我就以讨论的方式回应，不搞结语、不下定论，我们边走边想。

教育路径的“正常逻辑”，本身合理吗？

这个“正常逻辑”里隐含的是一种延迟回报的承诺：“你前面苦点、熬点，后面会稳定、好过。”但问题是，这个承诺本身正在迅速失效：

  • 回报递延 + 回报缩水：30 岁才“准备完”，但回报可能只是个高压低薪的岗位。
  • 结构性供大于求：大学不再是稀缺资源，本科=高考后续集训营。
  • 关键期与黄金期错配：年轻最有创造力的几年，刚好被锁在应试体制和身份焦虑里。

你提到的那条路径，“研究兴趣→代码贡献→项目积累→影响力增长”，反而是把“创造力黄金期”提前用了，跳过了等待式竞争，用做事本身代替了被挑选。

“先做出东西再说”，是不是种更健康的路径？

不挂名、不讲 title，只在项目里做贡献，这种做法本质上是在重建声誉系统——不是“我是哪校哪班的”，而是“我做了这个东西”。这其实比“靠学历证明能力”要高级得多，也更加灵活抗风险。

那教育体制真的一无是处吗？

当然也不能走向“全盘否定教育”的另一极端。系统教育提供的：

  • 一定的结构化学习路径（虽然慢，但全）
  • 基本社交网络和文化共识
  • 对于某些领域（比如临床医学、基础科研）依然是必要的入口

教育 = ETF，ETF 适合对世界没太多判断力的人，如果已经有了判断力，也有操作能力，这时候再押全仓上 ETF，不免可惜。

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这件事是这么结束的：同学没有考试，直接申请就被他喜欢的职高录取了。我和娃沟通上述想法，她说：你现在说这个是不是有点晚了？