南大副教授“暴论”：没 Token 的 CS 学生应退学
“没有 Token 的 CS 学生，应立即退学！”这句引发热议的言论，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。
该观点迅速在知乎等平台引发讨论。尽管初听惊世骇俗，但深入观察发现，多数网友对此表示认同，甚至认为这揭示了当下计算机教育的痛点。
舆论普遍认为，在 AI 时代，熟练使用大模型已成为核心竞争力。甚至有观点建议，不仅计算机系，所有专业都应将“如何使用 AI"列为必修课。
自费烧 Token 背后的教育焦虑
蒋炎岩老师提出这一观点的语境，源于他对当前 CS 学生集体焦虑的深刻洞察。他原本计划争取厂商赞助 Token，但因选课人数众多，为避免繁琐的商务流程，最终决定将"Token 自费”作为课堂准则之一。
焦虑一：AI 替我上大学
第一种焦虑在于“虚假繁荣”。如果老师用 AI 出题、学生用 AI 答题，虽然能获得高分，但学生自身未得到任何训练。毕业之时，便是被 AI 取代之日。
焦虑二：学历贬值与简历同质化
第二种焦虑源于“努力失效”。许多学生循规蹈矩完成学业，却发现所学技能 AI 皆能胜任。更严峻的是秋招现状：大量简历充斥着论文、奖项和实习经历，看似完美实则同质化严重。缺乏 GitHub 链接、个人主页或 Preprint 等实质性产出的简历，在蒋老师眼中等同于“零分”。
面对无法区分的竞争者，学生亟需通过实战展示独特性。
课程新政：Vibe Coding 与高效用模
为缓解上述焦虑，蒋炎岩希望通过这门课引导学生体验"Vibe Coding"的快乐，即在快乐中理解软件工程，产出有趣作品并优化简历。为此，他制定了三条核心政策：
- 禁止古法编程：摒弃过时的编码方式，适应 AI 辅助开发的新常态。
- Token 自费：将 Token 视为必要的实验耗材，培养学生成本意识。
- 拒绝 Tokenmaxxing：不盲目消耗 Token，强调高效使用与成本控制。
课程的核心目标是解决"AI 写代码越来越快，人还剩下什么活要干”的问题。学生需掌握拆解任务、挑选模型、控制成本及验证结果的能力。
在模型选择上，蒋老师极力推荐高性价比的 deepseek-v4-flash，并表示课堂演示及生成的资产均基于该模型。对于经济困难的学生，他也提供了相应的协助渠道。
尽管“学生自费买 Token"引发了关于高校是否应提供算力支持的讨论，但这无疑已成为计算机学子直面 AI 时代的现实课题。
蒋炎岩：硬核学术与玩梗教学的结合
这位言辞犀利的老师，实则是学术界的硬核大佬。蒋炎岩，南京大学计算机学院副教授、博导，本博均毕业于南大。他曾获 ICPC 区域赛金牌，并凭借《并发程序共享内存访问依赖研究》获得 CCF 优秀博士学位论文奖。
他的研究方向涵盖系统软件、软件自动化及 Agentic AI，曾多次斩获 ICSE、SOSP 等顶级会议最佳论文奖，现任 Cosmic Dawn AI Tech Lead。
在教学中，蒋炎岩以幽默风趣著称。他将课程资料全部开源，视频累计播放量超 500 万，被学生誉为“神仙老师”。他的课堂风格独特，常结合终端代码演示与程序员梗，课程主页甚至采用仿 Linux 终端设计，办公室号码也以二进制呈现。
此外，他擅长撰写“劝退信”，直言不讳地揭示科研与读博的真实挑战，以此筛选真正热爱技术的学生。此次《生成式软件工程》课程的激进规则，正是其一贯务实、犀利风格的延续。
