如果我今天是一名學生，與最先進的LLM互動幾乎會讓人感覺像是在作弊。今天早上，我隨意拍了一張黑板的照片，並請ChatGPT-5.2-Pro解釋上下文、解決方案以及一些關於著名的Chevalley定理在可構造集合上的附註。我收到了一份相當深入的報告，綜合了來自互聯網的高質量代數幾何材料。 這引發了一個嚴肅的問題：今天的學生真正的努力和挑戰是什麼？成本無疑是一個因素，但一旦可以訪問這些模型，應該如何在這個豐富的土地上學習，這裡的解釋、參考資料和互動探索都能立即獲得？ 也許掙扎不再是獲取信息或理解個別論點，而是發展判斷力：知道該問哪些問題，信任哪些解釋，如何識別深度與表面似是而非，如何內化思想而不僅僅是消費它們。在一個答案豐富的環境中，真正的困難可能在於形成品味、數學直覺，以及在這突如其來的知識過剩中導航的能力，而不是淹沒在其中。