Claude Code 一小時復刻谷歌一年成果,一年能讀完五年半的博士嗎

機器之心編輯部

近日，X 知名博主、Hyperbolic 聯創 & CEO Yuchen Jin 發帖稱，如果在他讀博士的時候就有 Claude Code、Gemini 和 ChatGPT 等各類 AI 工具出現，那么也許只要一年就能畢業，而不是用了 5.5 年。

而他之所以發出這個感慨，緣由是最近一些硅谷 AI 大廠工程師表示，在用了 AI 工具后，項目完成時長被大幅壓縮……

先是谷歌首席工程師、Gemini API 負責人 Jaana Dogan 在 X 上發文稱：「我不是在開玩笑，這也不好笑。從去年開始，我們就在谷歌內部嘗試構建分布式 Agent 編排器。有多種選擇，大家并沒有完全認同……我只是向 Claude Code 描述了問題，它就在一小時內生成了一個東西，而這幾乎就是我們去年一年所做的東西。」

隨后，她又發文補充，提示內容不算詳細，也沒有具體細節，只是一段三段式的描述。但由于不能分享任何東西，也不好具體展示出來，總結來說就是在現有一些想法基礎上構建一個玩具版本，用以評估 Claude Code。

帖子一經發布，迅速引起網友討論，有人感慨沒想到當前的 AI 編碼工具已經發展到如此強大的地步，也有人驚嘆，原來即便是強大如谷歌這樣的 AI 大廠，也會使用 AI 編碼工具，更意外的是，居然允許員工使用其他公司產品，而非強制大家使用自家旗下的 Gemini、Gemini CLI 或 Antigravity……

其中，一位名為 Rohan Anil 的 X 網友評論道：自己以前也是谷歌工程師，在職期間一路晉升，但如果當時就有 Agent coding 的話，尤其是 Opus，也許就能把前六年的工作壓縮在幾個月內完成。

隨后此推文獲得了上百次的瀏覽，而該網友也發文認真做起了自我介紹，原來 Rohan Anil 曾是前谷歌和 Meta 杰出工程師，在 Google Brain 期間從事基礎研究，重點包括訓練算法和基礎設施方面的工作。例如谷歌 Google 內部首個 Transformer 推理系統，以及首批大規模 TPU 訓練與推理系統的落地與上線。

之后他在 Google DeepMind 負責領導 Gemini 模型相關工作，且因在 Gemini 預訓練方面的貢獻，獲得杰出工程師稱號。去年一月，他從谷歌離職，目前在 Anthropic 工作。

而談及帖文中所說的「Opus 這項技術可以把我六年的工作壓縮到幾個月」時，他表示，這主要指的是工程層面：性能優化、在真實約束條件下拼裝分布式系統等。

也正是這些內容，讓 Yuchen Jin 有感而發：「這與我的親身經歷完全一致。」

他認為，當前 AI 正在顯著壓縮學習曲線，并以驚人的速度把初級工程師「拉升」為高級工程師。在大型代碼庫中的新員工入職熟悉周期，已經從過去的幾個月縮短到現在的幾天。曾經需要花上數小時在 Google 和 Stack Overflow 上查資料的問題，如今往往只需要一個 Prompt 就能解決。同時，AI 也正在成為一位優秀的導師和結對編程伙伴。

「現在真正稀缺的，只剩下主動性。」

更進一步地，他認為不僅是在工作中，如果再早一些，在讀博期間就會各種 AI 工具出現的話，那么，可能畢業時間也會大大縮短，也就是在文章開頭所發的帖子。

在他看來，「當前的教育模式還處于人工智能出現之前，需要根本性的更新。」

不過，不同于對 AI 工具在工作中所帶來影響的積極認可，關于 AI 工具在教育中的作用，大家開始出現了分歧。

有網友認為，就像 Yuchen Jin 所言，博士期間約有 25% 的時間是用來閱讀大量論文的，但 AI 的出現讓這一部分變得不一樣了。「我以前需要花幾個小時來解析晦澀的論文，而現在只要請 Claude 幫忙解釋關鍵見解，并對照實際論文進行驗證就可以了。」

當然，他也坦言，雖然現在還不能算是完美，但這只是時間的問題。

網友 Thierry Laurent 也持相似看法，他說自己目前正在攻讀遙感碩士學位，以往需要幾個月才能積累的腳本素材，現在在 Codex/CC 里只需要幾天時間就可以了。「我們目前正處于一個轉折點，但大學尚未準備好。」

但一位名為 alyxya 的網友并不這樣認為。在他看來，對于學生來說，仍然需要花費時間來學習批判性思維、推理行業理解能力。「AI 就像個人導師一樣，我可以不斷地向他提問，但 TA 不能強迫我立刻內化這些知識。」

網友 Palmi 也有類似的看法，他認為，也許 AI 工具的接入會讓畢業時間加快，但是，「你會像現在這樣優秀嗎？」AI 確實加快了工作、學習進程，但對于個人來說，并不會獲得任何（處理過程中）的知識。

網友 Burhan 甚至覺得那些曾經「浪費」的時間讓自己成長了。他內心深處開始思考一個問題：這「5 年半的掙扎」是否真的在我們身上構建了一些「1 年沖刺」所無法帶來的東西。換句話說，這種用「笨辦法」死磕硬磨所帶來的阻力，是否反而鍛造出了一種更深層的專業造詣？

還有網友調侃稱，「兄弟，不過別忘了，你不是唯一有AI工具的人，也許你的導師很快就會把研究生要求定為：需要50篇第一作者論文。」

最新信息是，Yuchen Jin 又發了一個案例，說他一位從事 AI 研究的朋友正在教自己 8 歲的孩子用 Claude Code 寫 PyTorch 代碼。

他表示，自己對這種虎媽式的做法感到震驚。但真正的信號是：當一個 8 歲的孩子能建造出需要多年學校和訓練的東西時，「高等教育」就變得過時了。

「經驗年限現在遠不如品味、好奇心、主動性，以及與人工智能合作的能力重要。」

目前，關于這一觀點的爭論還在繼續，各路網友都在基于自身的經驗或認知來闡述自己的立場，帖子熱度也在繼續高漲。

那么你呢，你如何看待持續快速發展的 AI 對教育帶來的影響？

https://x.com/QuanquanGu/status/2007947084608246188

https://x.com/Yuchenj_UW/status/2007512853625090095