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菲尔兹奖王虹，背后的导师古斯有什么skill？

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1628742/e81ee875001590abf09228f3dc29343a.png) Shadow：不打扰，引导学生自己解决问题，这才是“导”师。 2026年7月，王虹获得菲尔兹奖。这是该奖自1936年首设以来第三位女性得主，也是第一位中国籍女性得主。她与Joshua Zahl合作，**用一篇127页的论文证明了困扰数学界百年的三维挂谷猜想。** 王虹并非传统叙事里的“天才少女”。16岁考入北大，先入地球与空间科学学院，后转入数学系；留法期间**曾对建筑产生兴趣，一度犹豫是否放弃数学**；MIT读博初期，面对导师的问题仍会思维卡壳。这些弯路，任何一个在顶级学术环境中待过的人都并不陌生。 真正改变她轨迹的，是导师Larry Guth（古斯）。 # 古斯的方法 据王虹在专访中转述，古斯的指导风格可以概括为五个“不”： **不打断。** 他允许学生把“乱七八糟的想法全倒出来”，哪怕预判这条思路走不通，也会让学生把话说完，保护思维的连贯性。 **不直接回答。** 他不给现成答案，而是顺着学生的推演路径持续追问 —— “你的假设是什么？”“边界条件变了呢？”“极端情况还成立吗？”用问题引导学生自行发现漏洞。 **不催。** 当学生思维卡顿时，他选择等待，支持休息和调整，不制造进度焦虑，不把“发论文”当作唯一的指挥棒。 **不替代。** 即便面对未解难题，他也不直接给出答案，而是要求学生自己建立判断体系，而非成为导师思维的复制品。 **不急。** 那篇127页的里程碑式论文，从搭建框架到最终完成，耗时约三年。在当下的学术评价体系里，这样的“慢”显得奢侈，却至关重要。 这五条里，大部分是**不作为**。但正是这些“不作为”，**把判断权和试错权还给了学生**。王虹后来总结道：**“通过自己想办法，而不是通过别人告知……自己会积累更多的经验，知道什么样的想法是靠谱的，而不是别人说什么就是什么。”** 古斯看似在教数学，实则是在**教判断**。在AI能给出任何问题答案的时代，真正的稀缺能力，恰恰是在不确定中做选择、在混沌中提炼线索、在失败后重建韧性的本领 —— 这些，AI无法替代。 # 教育的回报 王虹对三维挂谷猜想的证明，全程保持了高度的学术自主性。但她坦言，这套系统性的思维方式，源自古斯的长期训练。导师用**不替代**的方式，最终培养出了一位超越自己的人。 这让我想到 Mixlab 一直在做的事：在AI时代培养**超级个体**。当AI能写代码、做设计、生成文案之后，人还剩下什么？ 我们的答案始终如一：**判断力。** 剩下的是在不确定中做选择的勇气，在信息噪音中识别信号的敏锐，以及在漫长探索中不轻易崩盘的心智。这些，正是古斯在实践的教育。他没有AI工具，却用最朴素的方法，回应了AI时代最核心的教育命题 —— 不替学生走，陪他走，然后，坦然看着他超过你。
2026-07-29
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我的第一个workbuddy skill-数据分析

一、学习方法论 入门workbudy 智能我采用youcore的功利性学习策略，明确工作中需要什么，就先学什么，学完马上用，用了再迭代，具体三个关键工作 （一）三个关键动作： 1、最简应用 不用学全，够用就行。 例如，你想用AI写文案，就只学怎么写提示词，不用学模型原理、不用学微调、不用考证。 2、最少认知启动 60分就上，不要等到全都学会了再用。 例如，花半小时了解基本操作，立刻用到今天的任务里，边用边学。 3、方法驱动 不会写提示词？让AI帮你生成一个提示词模板。不知道怎么做数据分析？让AI给你一个分析框架。 AI既是工具，也是教你用工具的老师。 二、学习步骤 找一件你每天都要做的重复性工作，花半小时学会让AI帮你完成。 我找到每日需要梳理待投标项目清单的数据分析这个重复任务，具体实操如下： 1、按照人工梳理每一步工作流程 1）构建xmind框架-快速梳理 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-5982802/9449f569fbb9eea9f7b0f6a7d3dc823f.png) 2） 将脑图转化为excel表 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-5982802/a30af224674d6c02db008c3aa4a78ee5.png) 3）验证哪些可以可以用AI 完成 4） 实际在workbudddy 一边学技能一边测试，从干中学。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-5982802/166022dc06e5c0129ab20842c8bee7a8.png)
2026-07-19
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[python skill]利用python计算T分布下的置信区间

上篇博文中的置信区间计算代码在使用过程中并不准确，本人没并没有搞清楚原因 - - 求大神解答： import numpy as np from scipy import stats X1=np.array([14.65,14.95,8.49,9.51,10.23,2.75]) Xmean=X1.mean() Xstd=X1.std(ddof=1) interval=stats.t.interval(0.95,len(X1-1),Xmean,Xstd) print("置信区间为：",interval) 在计算一个文献中出现的数据时出现了问题： ↑为python代码输出结果 ↑为R输出结果 ↑正确结果。 并没有找到其他现成的包里面的命令用于直接计算T分布下的置信区间，通过查阅资料找到自定义函数实现置信区间的计算： def ci_t (data,confidence=0.95): sample_mean = np.mean(data) sample_std = np.std(data,ddof=1) sample_size = len(data) alpha = 1 - confidence t_score = scipy.stats.t.isf(alpha / 2, df = (sample_size-1) ) ME = t_score * sample_std / np.sqrt(sample_size) lower_limit = sample_mean - ME upper_limit = sample_mean + ME print( str(confidence*100)+ '%% Confidence Interval: ( %.2f, %.2f)' % (lower_limit, upper_limit)) return lower_limit, upper_limit input： ci_t(X1) output： 95.0% Confidence Interval:(5.38, 14.82) 结果正确~ thats all thank you~ 代码引用自：https://www.jianshu.com/p/6cfce4cc2f7f 感谢。
2018-07-29

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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