公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 Yann LeCun表示，如果计算机科学专业的学生不明智地利用时间，他们可能会发现他们的学位毫无 意义。 "如果你是一名计算机科学专业的学生，并且只修读了典型计算机科学课程所需的最低数学课程，你 可能会发现自己无法适应重大的技术变革，"LeCun 在给 Business Insider 的电子邮件中写道。 在纽约大学教授计算机科学的 LeCun 在最近的一次播客节目中表示，他经常开玩笑说自己是"一个反 对学习计算机科学的计算机科学教授"，因为他一直在推动学生将时间投入到其他领域。 "我的建议不是不要选择计算机科学作为专业，而是尽可能多地学习基础课程（例如数学、物理或电 子工程课程），而不是学习当下流行的技术课程，"他告诉《商业内幕》。 工程学还能让学生接触到控制理论和信号处理等概念，LeCun 表示这些概念"对人工智能等领域非常 有用"。 LeCun表示，这一切并不是说应该抛弃基础编程。即兴编程固然不错，但它不能替代基础知识。 Meta公司前首席人工智能科学家表示，他的建议是学生"学习那些能够长期受益的知识"。但根据计 算机科学专业的不同，并非所有这些技能都能通 ...

行业变革与AI影响 - 2024年高考考生达1335万人，计算机和人工智能成为热门推荐专业，张雪峰17999元志愿填报服务3分钟内售罄[1] - AI已能编写谷歌25%新代码并修复52%程序漏洞，Claude Code实现自我编写和重构[2] - 编程范式从"写代码"转向"写意图"，开发者通过自然语言与AI协作生成代码[4] - Claude公司调整招聘策略，仅招募资深工程师，初级岗位大幅收缩[5] - 未来5年超50%入门级白领职位将消失，初级工程师首当其冲[6] 计算机专业价值 - 6位专家一致认为计算机专业仍值得报考，核心价值在于培养系统思维和创新能力[9][10] - AI工具替代重复编码工作，但需求分析、架构设计等高端技能需求上升[11][17][18] - 计算机专业课程（数据结构、算法、操作系统等）构成AI发展基础[17][27][30] - 优秀开发者与速成者的代码质量差异显著，AI生成代码目前质量仍有限[14][29] 未来技能需求变化 - 算法/数据结构/系统设计等基础能力权重不变，经验性技能（如架构设计）可能下降[27][28] - 创意能力（视频/艺术创作）、产品思维、沟通表达等软技能重要性提升[27][34][38] - 批判性思维、系统架构能力、终身学习成为核心竞争力[38] - 初级编码（增删改查）和语法细节可能边缘化，工程思维成为关键[28][33][34] 从业者适配建议 - 适合人群需具备逻辑思维、好奇心、持续学习能力，兴趣是持久动力[23][24][26] - 硬件方向（量子计算/AI芯片）适合喜欢实体设备的学生[23] - 软件方向需区分工程管理（适合组织协调型）与算法设计（适合逻辑创新型）[23] - 职业路径多元化，可向AI研发、学术深造或公务员方向发展[22][26] 行业实践案例 - 蚂蚁集团工程师90%代码通过AI生成，但需求理解/任务拆解仍需人工[21][22] - 资深开发者利用AI工具实现跨语言编程和陌生代码解读，效率显著提升[23] - 60岁程序员借助Cursor工具延长职业生命周期，印证终身学习价值[38]