2026年，中国教育最大的骗局被官方自己揭穿了
文章通过详实的数据分析了过去30年中国教育回报率的走势，指出随着学历通胀和产业结构失衡，传统的高考路径已由“投资”变为高风险的“豪赌”。作者对比了日韩案例，计算了教育投入产出比，并提出了在“教育过剩”时代下，通过技能突破、斜杠组合和资产思维来对抗风险的可行路径。
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13 篇dbskill v2.9.0 更新：新增交互式学习功能
dbskill v2.9.0 发布了新的 skill /dbs-learning，旨在解决 Benjamin Bloom 提出的 2 Sigma Problem。该功能通过将 AI 学习过程转化为可持久化的文件，利用持续的用户反馈来动态调整后续内容，从而在低成本下模拟一对一辅导的学习效果。
当知识廉价时，洞察力至关重要：杰文斯悖论在妥拉学习中的应用
文章引用经济学家杰文斯关于煤炭的悖论，指出效率的提升会导致需求的爆炸性增长，而非减少。作者将此逻辑应用于AI时代的犹太经典学习：尽管大语言模型（如Yochai）大幅降低了获取传统知识的门槛，但这并不会取代拉比，反而会释放对“洞察力（Chiddush）”的巨大需求。当获取知识的成本极低时，瓶颈转移到了从旧材料中产生真知新见的能力上，而这才是学习的终极目的。
GPT Image2一出，很多专业已经被判死刑
文章以 GPT Image 2 的发布为背景，探讨了生成式 AI 对传统设计、传媒及部分计算机专业的颠覆性影响。作者指出，单纯掌握操作流程、缺乏深度思考的“半吊子技能型”专业将面临淘汰风险。文章建议，在选择专业时，应区分“指挥 AI”与“被 AI 替代”的角色，优先选择与真实世界强绑定的领域（如医疗、高端工科）或高阶认知学科，并警惕“假热爱”带来的逃避心理。
最后一代需要思考的人类
本文探讨了人工智能对人类认知能力的深远影响，特别是对年轻一代的潜在危害。作者引用哈佛、MIT等机构的研究指出，过度依赖AI会导致认知萎缩和批判性思维能力下降，形成了严重的认知阶级分化。文章区分了“教练”和“拐杖”两种使用模式，警告如果不正确引导，AI可能成为教育领域的“快餐”，导致人类大脑进化的停滞甚至倒退。
美本招生官讨厌的不是成绩差，是表演出来的完美
文章基于作者开发的美本申请 AI 系统反馈，指出申请者的主要误区在于将申请视为单纯的“包装”。通过分析招生官的视角，文章批判了“复述活动列表”、“克服困难获得成功”及“自我感动式助人”三种常见文书的虚伪性。作者强调，申请的核心不应是打造完美的产品，而是展示一个“活生生的人”。V2 版本的系统通过引入价值观校准，引导申请者挖掘真实的自我，从而获得招生官的青睐。
AIFUT大会Day1上午场总结：罗振宇、张鹏等嘉宾畅谈AI技术与未来
本文是 AIFUT 大会第一日上午场的精彩内容回顾。作者记录了王磊关于城市 AI 化的思考，罗振宇关于“人类只需告诉 AI 要什么”的观点，张鹏对适合 Agent 的大模型定义的探讨，以及谷大白话关于 AI 教育创新的分享等。文章不仅涵盖了产业、技术、教育等多维度的干货，还传达了在 AI 时代保持好奇心与想象力的重要性。
美国 AI 圈领军人物对子女路径的结构共识：焦点已切换
文章分析了多位美国 AI 领域高管对其子女未来职业发展的建议。共识在于：未来不是技能竞赛，而是判断层级竞赛。高管们普遍不押注“具体技能”（如编程、提示词工程），而强调“结构能力”，包括通识教育、元认知、适应力以及最重要的——承担责任。核心观点是 AI 无法承担责任，稀缺性将从“认知能力”转向“信任能力”，未来的关键在于建立世界模型、提高判断密度并站在责任位置上。
对谈14岁“虾王”：靠养虾搞定学业和收入
文章记录了与14岁少年姜睦然的对话，他利用AI Agent（文中称为“龙虾”）两天掌握学期知识，并开发了自动化创业系统“Claw Founder”。他分享了“一人公司”实践、跨平台效率工具搭建经验，以及使用AI时的避坑心得，强调了AI时代架构思维与表达能力的重要性。
家长如何应对落后200年的教育体系
文章探讨了当前教育体系沿袭工业时代设计逻辑的局限性，指出传统标准化教育已无法适应AI时代的智能化社会。针对家长的教育焦虑，作者提出了建立“双轨教育体系”的策略：在校内完成基础学业的同时，家庭应重点培养孩子的学习能力、跨学科整合能力、情绪智力及创造力，从技能训练转向思维与人格的长期塑造。
AI高管们如何跟自己的孩子谈论未来的工作
本文采访了 Anthropic、微软、SAP、Paid.AI 及沃顿商学院的五位 AI 领域专家，探讨他们如何引导子女应对 AI 时代的职业发展。核心观点包括：强调软技能（如共情、沟通）的不可替代性；保持适应力和批判性思维；重视通识教育；以及关注核能、医疗等实体行业。专家们普遍持乐观态度，认为人类对创造和社交的渴望将长存。
高中辍学生靠 ChatGPT 自学成才成了 OpenAI 的研究科学家
本文讲述了 Gabriel Petersson 从高中辍学凭借 ChatGPT 自学数学与机器学习，最终成为 OpenAI Sora 团队研究科学家的经历。他主张“自上而下”的递归学习法，认为教育效率低下。文章还分享了他作为辍学生通过 Demo 求职、利用 Stack Overflow 申请 O-1 签证的独特路径，以及对传统大学教育和职场招聘的犀利观点。
应试教育的解药：NotebookLM 解锁 10x 学习力
本文探讨了应试教育的主要痛点——低效，并指出 Google 的 NotebookLM 是解决这一问题的利器。文章详细介绍了 NotebookLM 的界面功能、底层模型升级后的质变，以及 K12 辅导、编程备考、主题研究、经典文学研读等八大实战场景。作者强调，在 AI 时代，应利用 AI 工具将死板的资料转化为可交互的知识库，通过“以考促学”和构建学习型家庭来提升学习效率。