張雪峰反覆強調，AI=數學建模=數學，deepseek都是數學系博士搞出來的，數學是萬精油，數學博士畢業了，金融科技互聯網AI半導體隨便轉行。 有兩個核心概念，我講了將近10年的時間。 一個是，計算是計算，模型是模型，數學是數學。 計算機、EE、航空航天、機械、金融，大量的理論用計算公式去表達， 絕大多數不懂數學、不懂這些專業的人會一定認為， “數學公式=數學” 而真正正確的認知是，各行各業都有十幾門課，背後對應著十幾個大大小小的領域， 這些領域的所有理論和專業知識，都要用公式和符號去表達，用基礎的矩陣、微積分、概率的基礎工具去表達， 但是這些理論和專業知識的本質，是這些專業知識本身，他們用符號、公式去表達，不代表“所有專業知識=數學”， 很多中專三本不懂這個道理，張嘴就是 “符號=數學”、“建模=數學”、“看上去像數學公式=數學”、“學了數學，就可以解決所有專業的公式和問題”、“數學學到博士，就可以解決金融、互聯網、AI、半導體、材料、機械的所有數學問題” 而真正正確的認知是， “公式、符號、工具、理論、模型=各個小專業小領域知識的量化符號表達”——跟數學理論本身沒有半毛錢關係。 另一個是，數學就是數學，數學永遠是數學， 數學這個專業，有非常清晰明確的界限，無論本科碩士還是博士， 數學專業領域=幾何、代數、數論、組合數學、密碼學、分析、拓撲…… 記住，數學只是數學，數學僅僅是數學，數學專業不是數學以外的任何東西， 數學專業不可能教你寫pytorch，不可能教你配置cuda，不可能教你手搓resnet，不可能教你寫transformer訓練調參， 更不可能教你古典machine learning，古典控制理論，古典航空航天的流體動力學和有限元——因為這些壓根就不是數學，更不屬於數學。 也不要相信“讀了數學專業，可以輕鬆轉任何專業”、“數學是一切專業之母”這些言論。