开学季的热榜上，计算机专业贡献了今年最有火药味的一条：南京大学副教授蒋炎岩在2026秋季《生成式软件工程》课件里写了一句——“没有Token的CS学生应该立刻退学”。知乎这门课的开学第一课现场录像8月27日凌晨被传上B站，三天多攒了近4万播放，评论区管它叫"最爽的九月新番"。哔哩哔哩8月31日，科技博主爱可可又把这个问题原样搬上了微博，争议已经出了计算机圈。微博
骂声跟着就来了。有人说这不过是修辞：“这就是一种修辞，用来强调需要有token辅助学习，还一本正经问上了”，问题下方高赞评论第一条就是这句话。知乎也有人直接回怼：“建议不给学生买token的计算机系立刻撤系”，把火药味拉满。知乎另一边有人拿招聘观察站台：2025年之后入职的校招生分化成两类——一类代码工工整整全是手写风味，接到陌生需求能看一周代码、两周交不出PR；另一类把模型嵌进开发环境，下午四点就提回带完整测试覆盖的PR，“这两者的差距不是两倍三倍，是一个数量级”。知乎
先把被截断的课件放回原语境
吵之前，值得看一眼这句话的上下文。这门课开场的核心问题其实不是"AI会不会写代码"，而是：当"做作业"这个训练过程可以被AI完整替代，教育的价值在哪里——教授甚至引用了那句流行的自嘲"AI替我上大学"，拿自己出名的操作系统课举例：OS作业，AI是做得完的。他的答案是反着来的：不禁，正面改规则。第一节课的板书逻辑，在听课笔记里被反复引用：Agent = LLM + 工具调用（Tool Calling） + 循环（Loop）。知乎而用Agent的第一原则不是会聊天，而是"给它合适的指令 + 写好配置文件（如 AGENTS.md），让 Agent 在正确的上下文里工作"；人剩下的功能，笔记里记成一句话：人现在唯一的功能，就是"带着 AI 做 AI 做不到的事情"——出题的人负责意图与验收，执行和迭代交给Agent。
课堂演示里有一条被反复转述的指令：找一个Debian 13镜像装进U盘、确保可启动，并且"并用模拟器验证"。点睛的正是最后半句——AI负责干活，验证也是流程的一部分，但验收标准是人定的。知乎
现场还有翻车实录：按第一节课的听课记录，一个模型（GLM-5.3）跑了6小时完成了一个真实需求，另一个（DeepSeek V4 Pro）夜里挂着跑、第二天交付时翻车，原因被归到软件工程最经典的死法——“我以为我知道需求，拿到需求就直接开写”。连模型都躲不开"想太多、写太多、最后崩掉"，这才是"会答题"的标准正在变贵的原因。知乎
真正有意思的讽刺：学生们用AI"答题"了这门讲AI的课
B站视频区的生态完美复刻了这场争议：高赞评论说"vibe coding的视频应该vibe watching"，有人安排Codex"严肃观看"课程视频，还有人排队@AI助手帮自己总结要点。哔哩哔哩而另一条34赞的评论泼了冷水：这门课质量非常高，“不建议任何形式的AI总结，会丢失很多有价值的信息”。这大概就是"AI答题解疑"现在最真实的样子：答案、解析、笔记、总结，AI全能生成，生成得又快又漂亮。于是问题从"能不能用AI得到答案"，变成了一个经常被人忽略的判断——你拿AI答题是在替代训练，还是在放大训练。让AI把作业推出来抄一遍，和让AI生成20个反例、你负责挑出哪个是真问题，用的是同一个Token，练的是两种完全不同的肌肉。
成本这一头，热帖们不太爱讲
“烧Token"不是每个学生都烧得起的，这也是评论区吵得最凶的现实账。有回答帖转述：2026年6月特斯拉的内部备忘录显示，公司告知全体员工"自 7 月 6 日起将员工的人工智能使用支出上限设定为每人每周 200 美元”——连公司都在给Token限额，学生的钱包更得心里有数。知乎"程序员为保工作每月倒贴买token"这样的话题6到8月一直在知乎滚动出现，说明这笔账是真实压力，不是段子。知乎
更得防的是蹭这波焦虑的营销号：不少"我在实验室烧了700块Token"的爆款体验帖，往下翻两屏就是课程和资料售卖漏斗。判断标准很简单——正文给的是可复现的账单和配置，还是只给情绪和二维码。知乎对生活费有限的大多数学生，社区里沉淀下来的共识其实够用：先吃透免费额度和学生教育优惠；样板代码、语法转换这类"廉价劳动力"交给轻量模型或本地开源模型；把最贵的深度推理Token留给真正的问题——定义约束、评审方案、挑模型的错。这比"每月烧多少"更能拉开差距。
开学这两周，值得动的三个地方
答题前先写"验收标准"。 把"这题要什么、边界在哪、什么算错"写清楚再丢给AI——这门课反复强调的规格定义能力，恰好是任何专业用AI解题都缺的那一环：你答不出它错在哪，才是真问题。
让AI当辩手不当枪手。 让它出变式题、给反例、互相批改，你负责判卷。同样一次Token消耗，“生成答案"和"生成十个答案让我挑错”，训练量差一个量级。
关注真实的规则变化而不是口号。 比起"退学"两个字，一个更实际的信号是：一个常年把操作系统课讲成顶流、今年又在论坛上谈青年教师AI危机的人，把"会用AI答题"写进了课程目标。微博当这样的课开始周更、现场录像开始出圈，期末考试会不会跟着变，下一个开学季答案可能比今年来得更快。
"没Token就退学"是一句修辞，但修辞后面那件事不是：AI答题的能力还在涨，而答题的人，正在被按"会不会验证"重新分层。
