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?