没有 Token 的 CS 学生，应立即退学！
这句暴论，出自南京大学计算机学院副教授蒋炎岩今年秋季新开设的《生成式软件工程》课程中。
好家伙，现在国内高校的计算机系已经卷到「自费烧 Token」了？
知乎相关问题随即冲上热榜，目前已经引来了四百多个回答。
但我仔细看了看，底下持赞成意见的人居多。
而且大家看起来都很有共鸣：
网友 A：这话说得太保守了，我建议大学取消所有课堂，把省下来的课时费全部用来采购 Token，按人头发给学生。
网友 B：味很冲，但我认为说得好，至少比其他空洞无味的鸡肋好得多。
网友 C：何止计算机系？！我认为所有专业的学生都必须把「如何使用 AI」列为自己的必修课，尤其是文科生。
所以，现在不调足够多的 Token、不能熟练使用大模型的计算机学子，乃至其他各种专业的学生…
真的都该退学吗？
不自费烧 Token，就要退学？
今年开学季，南京大学的蒋炎岩老师贡献了大概是火药味最浓的一句名言。
我有个个人观点，如果手上没有付费 Token 的同学，就要立即退学。
此话出自他的《生成式软件工程》课堂，不过在解读之前，还得先看看它出自什么语境。
首先，蒋老师本来是打算去拉一些 Token 赞助的，毕竟让学生自掏腰包多少有点说不过去。
但看到实际选课人数后，他就觉得算了——没有必要再去跟厂商拉着脸要 Token，也比较麻烦。
于是干脆把课堂准则之一，改成了「Token 自费」。
此外，这门课也不仅仅是让学生自己掏钱买 Token 那么简单。
在说出这句话之前，蒋老师先来了一波现实暴击——聊了聊这个时代 CS 学生的集体焦虑。
第一种焦虑：AI 替我上大学。
老师用豆包出题、学生用豆包做作业，整个过程中，只有学生没有受到训练。
假设每门课都开卷考试，全部用 AI 答题，每门课都能拿高分。但等到毕业时才发现——每门课都很好，可自己什么都没学会，第一个就被 AI 取代了。
第二种焦虑：认真学了四年，发现被大学骗了。
还有一类同学，延续了中学时很听老师话的状态：老师说什么就做什么，每堂课都认真听，每次作业都认真做。
但四年毕业时却发现——自己确实学会了一些东西，但这些东西 AI 都会做。
于是迷茫了：我这四年，到底学了个啥？
更大的暴击，来自于秋招投简历。
蒋老师说他收到过无数份简历，其中有一份「非常完美」—— CCF 期刊列表上的论文、Accept、在投，该有的都有。
但对他来说，这是一份零分简历：没有 GitHub 链接，没有个人主页，甚至连一篇 Preprint 都没有。
更糟糕的是，所有人的简历都长这个样子：一大堆实习、一大堆奖项、一大堆论文、一大堆在投。
你和你的竞争者已经完全无法区分了。
当一份「完美简历」都被认为是零分时，你到底该怎么向未来的导师展示你自己？
正是在这样的集体焦虑中，蒋老师希望用这门课来缓解大家的焦虑——更多的是带大家找回一种快乐，vibe coding 的快乐。
他说自己在 vibe coding 中得到了很多快乐，在快乐中可以理解软件工程是怎么工作的，可以做出一些有趣的东西，可以让你的简历写得更好。
甚至对他来说，有一篇发表论文可能都是一个减分项。
这门课的规则也很清新脱俗，蒋老师列了三条 Policy：
禁止古法编程；
Token 自费；
但是不需要 Tokenmaxxing。
「禁止古法编程」很好理解，别再用十年前那套方式敲代码了，这个时代已经变了。
蒋老师调侃，在座各位都是古法编程的好手。
毕竟大家还要考试、机试、保研。真被关进小黑屋，AI 工具一关，最后能救命的还是 LeetCode 和肌肉记忆（doge）。
不过他觉得，总有一天，这个事情会改变的。
《生成式软件工程》这门课，就是他想先撕开的一个小口子。
这门课想解决的问题是：AI 写代码越来越快之后，人还剩下什么活要干？
在这门课上，学生不只要「会写代码」，还要学会给 AI 拆任务、挑模型、控成本、验结果。模型生成得再快，如果人不知道它写得对不对，照样白搭。
「不需要 Tokenmaxxing」则是说，别拿 Token 当水喝，不需要死命烧，要高效地用。
虽然蒋老师提出自费，但他也推荐了足够有性价比的模型：
那当然是deepseek-v4-flash！！！
在这门课上，你甚至能听到老师建议你在「梁文谷」的时间做作业。。。
而他自己，除了生成 slides 用了更聪明的模型之外，课堂上的所有演示、所有生成的 assets，全部都是 deepseek-v4-flash。
他还建议同学们去 DeepSeek 充 100 块钱，如果实在有 Token 困难的同学，也可以联系他帮忙想办法。
这还说啥了，听完我觉得这老师挺真诚的啊……
更何况，自费烧 Token，似乎已经成为了计算机系学子一个绕不开的现状。
有位网友表示：
虽然某种意义上倒也合理，但是建议不给学生买 Token 的计算机系立刻撤系。
这也很有道理哈～如果说 Token 是 AI 时代的「实验耗材」，那么化学系的试剂是实验室提供的，物理系的器材是学校采购的。
怎么到了计算机系，就得学生自己掏钱呢？？
而且吧，烧 Token 也不是每个学生都烧得起的。
现在各大硅谷巨头公司都会给员工设置 token 补贴、AI 支出上限，国内高校的 AI 算力账户，也有手快的学校已经安排上了。
蒋炎岩：一个超爱玩梗和「劝退」的老师！
看到这里，大家肯定很好奇：
这位张口就让学生「退学」的老师，到底什么来头？
蒋炎岩，南京大学计算机学院副教授、博导。2011 年南大本科毕业，2017 年南大博士毕业，之后留校任教。
其实也是一位履历很硬核的大佬：
学生时代，他曾两次拿到 ICPC 区域赛金牌，还闯进了 2009 年 ICPC 全球总决赛。
2016 年，他当选南京大学学生年度人物；2018 年，又凭借《并发程序共享内存访问依赖研究》，拿下 CCF 优秀博士学位论文奖。
成为老师之后，蒋炎岩的研究方向主要是系统软件和软件自动化。
据南京大学计算机学院介绍，他曾五次获得操作系统、软件工程领域 CCF-A 类会议论文奖，其中包括 ICSE 2021 唯一最佳论文奖和 SOSP 2023 最佳论文奖。
研究方向是系统软件和软件自动化，最近转向了 Agentic AI，现在还是 Cosmic Dawn AI 的 Tech Lead。
不过大佬在课程简介里自称「副教授，但是临时工 （计算机软件研究所）」。
也是很有幽默感了。
而认识他的网友，很多并不是通过论文。
而是通过 B 站。。。
蒋炎岩长期公开《操作系统：设计与实现》《计算机系统基础》《软件工程研究入门》等课程，目前视频累计播放量已经超过 500 万次。
而且每门课的 wiki 都维护得极其认真，讲义、实验、slides 全部开源。
学生管他叫「神仙老师」，他还拿过南京大学「学生最喜爱的老师」荣誉。
蒋炎岩的课堂里，则经常是一边讲概念，一边打开终端现场写代码，顺手再抛出几个程序员才能秒懂的梗。
他的课程主页，也很像一座大型玩梗现场。
比如，开学第一课先警告：
不付出足够的努力，编程必挂。
然后告诉学生，最重要的事情要放在最前面：
所有课程信息都在课程主页发布，RTFM。
至于要不要来上课，他也相当随缘：
不要求到课，把时间花在更有效的地方。
到了今年的《生成式软件工程》，这种风格更是全面升级。
「禁止古法编程」「Token 自费」？？这在蒋老师的课上压根已经算不了什么了。
他还把课堂称作一场「表演」，想用 AI 不断修改、切片和维护课程，最终实现课程的「数字永生」。
真就节目效果拉满了。
就连他的 B 站账号名，都叫：
绿导师原谅你了。
这个梗出自他写的一篇文章，《绿导师是怎样戴帽的：学术跃进运动的来龙去脉》，主要讨论高校科研评价体系。
感兴趣的友友可以私下去看看（狗头）
他的个人主页也很有意思，是一个仿 Linux 终端。
页面上用 ASCII 字符拼出名字，还能像操作命令行一样输入 bio、help、tree 等指令，查看他的个人经历、论文和团队信息。
就连办公室号码，都写成了二进制形式。
当然啦，虽然蒋老师很「抽象」。
但他也是个超爱写「劝退信」的男人。。。
之前他写过一篇，《给各位天命人的劝退信》。
还写过一篇，《读博那些事儿》，专门写了自己的博士五年。
里面也直接对学生说：
如果你们连导师都不能正面刚，还是谨慎考虑一下读博这件事吧。
这么看来，这门《生成式软件工程》新课，开头就能这么劝退学生…
似乎也一点都不奇怪了？
参考链接：
[ 1 ] https://www.zhihu.com/question/2075868388124004913
[ 2 ] https://www.bilibili.com/video/BV1pb8o6yE8f/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=954d569b809ce6c1899872814368cb8a
[ 3 ] https://jiangyy.github.io/
[ 4 ] https://jyywiki.cn/
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