1
数学，路在何方？
AI将不可逆地终结纯数学的“手工英雄主义”时代，迫使学术评价体系从“解题难度崇拜”转向“问题定义与AI协同能力”，但作者对AI构建深层理论的能力存在严重过度外推。
💡 提供终局判断：学术评价应从解题难度崇拜转向问题定义与人机协同，同时暴露对 AI 构建深层理论的过度外推。
2
如何更具雄心：给拥有模型的人类的一份教程
本文主张通过提升抽象层级、强制外部验证与跨域视角重构AI工作流，但将人类心理学直接套用于模型交互存在逻辑越界，且严重低估了工程基建与合规成本。
💡 把终局翻译成个人操作手册：抬高抽象层级、强制外部验证、引入跨域视角，并显出心理学套用与工程合规成本被低估。
3
对话卡住后，用户在反复打「继续」
Cohub 近期 10.5% 的对话需用户手动催促续接，主因是 Opus 模型请求超时与系统缺乏自动重试机制，暴露了将故障恢复成本粗暴转嫁给用户的严重产品缺陷。
💡 用产品现场反证前两篇：超时没有自动重试，约一成对话靠用户催促续接，恢复成本被转嫁给使用方。
🧵 串联问题
当模型被宣称能终结手工英雄主义时，为什么最小的失败恢复仍然要人来敲「继续」？这是基建没跟上，还是叙事先于系统？