文科生学编程难度越来越大，过去是线性编程，也就是靠逻辑就可以，现在是非线形编程，还要加数学，因为大模型，人工智能现在是主流，对于没有高数和线性代数，还有数字电路的概念的人，难度非常大，例如异或门就是过往编程无法解决的，只能通过非线性编程解决，例如与门，非门，就很好理解，但1和1相同为0，1和0为1，0和1为1，0和0为0，这种问题过往的线性编程是无法解决的，哈哈
好，那我就按照你提的思路，用经济学的“分工—门槛—收益—博弈”的逻辑来分析文科生学编程为什么越来越难。
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从线性到非线性：文科生编程困境的经济学与博弈论分析
一、编程的“线性时代”：逻辑即财富
在计算机发展初期，编程是一种“逻辑劳动”。程序员的主要任务，就是把现实问题抽象成逻辑步骤，然后逐条写在代码里。
比如：
? 银行取款 → 验证密码 → 判断余额 → 扣款 → 打印凭条。
这个逻辑链清晰明了，几乎不需要复杂的数学，只要逻辑训练够好，文科生完全能胜任。
经济学类比：这类似于手工业时代。
? 工匠靠的是经验与逻辑。
? 价值在于“明确的规则”和“精细的执行”。
在这个阶段，文科生的思维优势（善于归纳、叙事、逻辑组织）能与编程天然契合，因此文科生跨界进入程序员行业并不罕见。
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二、非线性问题的出现：XOR悖论
然而，随着问题复杂度的提高，线性逻辑遭遇了瓶颈。最着名的例子，就是异或门（XOR）：
? 输入 (1,0) 或 (0,1) → 输出 1。
? 输入 (0,0) 或 (1,1) → 输出 0。
如果把这四种情况画在二维坐标平面上，你会发现它们无法用一条直线来分开“1”和“0”。
这意味着：线性逻辑无法解决 XOR 问题。
在20世纪60年代，这个悖论一度让“神经网络研究”陷入停滞，直到后来引入了“非线性激活函数”，才真正突破。
经济学类比：这就像工业社会的转型点。
? 原来的工艺逻辑已经无法满足新的市场需求。
? 必须引入更复杂的机器（数学建模、非线性函数）来提升生产力。
此时，编程开始从“工匠逻辑”走向“科学建模”。
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三、非线性编程与数学的进入
当代人工智能，尤其是大模型的核心，是非线性函数的叠加与优化。其基本形式：
y = f(\suw_i x_i b)
? 线性部分：输入乘以权重再加偏置。
? 非线性部分：激活函数（如 Sigid、ReLU），突破了线性分隔的限制。
没有非线性，就无法解决复杂问题。
因此，数学知识成为编程不可或缺的基础：
1. 高等数学：导数、极限 → 用于梯度下降优化。
2. 线性代数：矩阵运算 → 用于神经网络的参数存储与运算。
3. 概率统计：模型预测 → 本质是最大化某个概率分布。
4. 数字电路逻辑：异或、与非门 → 神经元运算的物理类比。
经济学类比：这就像工业资本主义阶段，劳动者必须掌握复杂机械的操作技能，否则将被淘汰。
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四、门槛的上升：文科生的相对劣势
对于没有数学训练的文科生来说，编程学习的难度骤然增加。
? 以前：只需逻辑，像写作文一样有头有尾。
? 现在：要理解模型，就必须掌握函数、矩阵、概率这些抽象工具。
这导致文科生在技术劳动市场上的“比较优势”减弱。
? 文科生强项：语言、逻辑、沟通。
? 工科生强项：数学、建模、抽象计算。
在AI时代，需求重心转向后者。
博弈论视角：
? 线性编程时代：逻辑足够，文科生与工科生是“合作博弈”，差距不大。
? 非线性编程时代：数学稀缺，工科生拥有“技术垄断”，文科生处于劣势博弈。
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五、技术分工的再组织
经济学告诉我们，随着技术升级，劳动市场会重新分工。
文科生未必完全被淘汰，而是会在新的分工结构中找到位置：
1. 接口层：与大模型交互，提出合适的需求（Prot Engineering）。
2. 解释层：把模型输出转化为可理解的内容，面向大众或决策层。
3. 制度层：围绕AI伦理、规则、治理，提出社会解决方案。
这意味着，文科生不一定要与工科生“正面竞争”数学建模，而是可以利用叙事、制度设计、跨界沟通的能力，在技术社会中找到新的立足点。
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经济学类比：就像工业革命后，传统手工艺人虽然失势，但他们的后代未必全是工厂工人，很多转向了设计、管理、市场。
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六、技术门槛与“淘汰—进化”机制
历史上，每一次技术革命都会导致类似的淘汰与再分工：
? 农业社会 → 工业社会：手工业者衰落，但工厂工人成为主体。
? 工业社会 → 信息社会：体力劳动减少，认知劳动崛起。
? 信息社会 → 智能社会：逻辑劳动自动化，建模与创造性劳动崛起。
这是一种典型的“熊彼特式创造性毁灭”：旧的比较优势被摧毁，新的优势和分工模式诞生。
对于文科生而言，过去的逻辑型编程优势已经部分被毁灭，现在需要寻找新的比较优势。
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七、博弈论下的个人策略
在这样的结构转型中，个体的选择可以用博弈论来分析：
1. 跟随型策略（补数学，硬学AI）：
? 成本高（学习线代、概率统计）。
? 但如果成功，就能进入核心技术领域，享受高收益。
2. 差异化策略（避开硬核建模，转向AI应用层）：
? 成本较低（理解工具即可）。
? 在接口层、制度层仍有稳定需求。
3. 混合策略（数学 文科能力结合）：
? 最有潜力 → 能解释复杂模型，又能设计应用场景。
? 这是“复合型人才”的路径。
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八、结论：文科生的未来并非绝境
文科生学编程的难度确实越来越大，这背后是从线性逻辑到非线性建模的根本转变。数学进入了编程的核心，让工科生在这个领域天然占优。
然而，从经济学角度看，这并不是“文科生的消失”，而是劳动分工的再组织：
? 文科生可能失去一部分底层编程的优势。
? 但在模型应用、叙事沟通、制度设计等领域，文科生仍然拥有独特价值。
? 真正的优势，将来自“跨界”：既能理解非线性思维，又能把技术转化为社会叙事。
换句话说，未来的赢家不是纯文科生，也不是纯工科生，而是能在逻辑与数学、叙事与建模之间自由切换的人。
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文科生编程困境的非线性转型分析：经济学与博弈论的视角
引言
近年来，人工智能与大模型技术快速发展，编程范式经历了从“线性逻辑”向“非线性建模”的转型。过去，编程主要依赖清晰的逻辑思维与流程控制，即便缺乏高等数学背景的文科生，也能够通过训练逻辑与积累经验进入编程领域。然而，随着非线性问题、深度学习模型和概率建模的兴起，数学成为理解和驾驭编程的核心工具，文科生在这一过程中面临前所未有的挑战。本文尝试从经济学的分工理论与博弈论分析出发，探讨文科生编程学习难度上升的原因、其在劳动分工中的新定位，以及个体可能采取的应对策略。
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文献综述
已有研究普遍强调人工智能发展的数学基础。Minsky 与 Papert（1969）在《感知机》一书中指出，单层线性模型无法解决异或（XOR）问题，这一限制使得早期神经网络研究陷入停滞。直到20世纪80年代，随着非线性激活函数与反向传播算法的提出，神经网络才获得突破（Rulhart et al., 1986）。
经济学领域，Sth 的分工理论（1776）揭示了技术进步会不断提高生产效率，同时抬高进入门槛；Schueter（1942）的“创造性毁灭”理论则指出，旧的比较优势会被新技术冲击，迫使劳动者寻找新的定位。近年来，学者们开始关注人工智能对劳动市场的影响（Aceglu & Restrepo, 2019），其中“技能两极化”与“跨界能力”成为核心讨论点。
现有研究多集中于工科生或技术人员的学习路径，而对于文科生在非线性编程时代的困境与机遇，学术界讨论较少。本文试图弥补这一空白。
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分析
（一）线性编程的“逻辑优势”
在传统编程时代，编程的核心是逻辑控制：
? 顺序（sequence）
? 判断（if-else）
? 循环（for, while）
例如，银行系统的“取款”程序，只需依次写明“验证密码—判断余额—扣款—打印凭条”，便能完整实现。这种程序本质上是线性的，可以视为“逻辑链条的拼接”。
这种特征使得逻辑思维强的文科生能够跨界进入编程领域。编程在此阶段类似于“语言—逻辑—操作”的转换，不依赖复杂数学知识。
（二）非线性问题与数学的进入
然而，随着编程任务复杂化，线性逻辑暴露出局限。最典型的案例是异或（XOR）问题。在二维空间中，XOR 的四种输入输出点无法通过一条直线划分，说明线性模型无法表达该逻辑。
为突破瓶颈，神经网络引入非线性激活函数，其基本形式为：
其中，若 f 为线性函数，则问题仍不可解；但当 f 为非线性函数（如 Sigid、ReLU）时，模型获得了表达复杂模式的能力。
这意味着，编程不再只是逻辑的堆砌，而是数学建模与函数映射的运用。学习编程必须掌握：
1. 高等数学：导数与极限，用于模型优化。
2. 线性代数：矩阵运算，用于神经网络结构。
3. 概率统计：不确定性建模，决定预测与推理。
4. 数字电路逻辑：与门、或门、异或门的物理直观。
（三）门槛上升与比较优势转移
数学的核心地位使得编程门槛显着提高。
? 对工科生而言，这一转变符合其知识背景。
? 对文科生而言，则形成新的障碍。
在劳动市场上，这种变化体现为比较优势的转移：
? 线性编程时代，文科生凭借逻辑与语言思维可与工科生竞争。
? 非线性编程时代，数学优势使工科生形成“技术垄断”，文科生的逻辑优势被边缘化。
从博弈论角度看，这是一种非对称博弈：
? 工科生掌握稀缺资源（数学能力），占据强势地位。
? 文科生若不补齐短板，则处于弱势均衡。
（四）技术分工的再组织
然而，经济学的分工理论表明，技术进步并非单纯淘汰，而是带来新的劳动分工。文科生并非完全失去机会，而是转向新的位置：
1. 接口层：与大模型交互，提出合适的输入需求（Prot Engineering）。
2. 解释层：将复杂模型输出转化为易懂的解释与应用方案。
3. 制度层：研究AI的伦理、法律与社会影响，提供制度设计。
这种再分工说明，文科生若能结合自身优势，仍可在AI社会中获得立足之地。
（五）个体策略的博弈论分析
在此环境下，文科生可采取三种策略：
1. 跟随型：补数学，硬学AI，进入核心领域。收益高，但成本大。
2. 差异化：避开数学核心，转向应用与制度，成本低，但收益有限。
3. 混合型：将文科与理科优势结合，既懂叙事沟通，又能理解建模逻辑。这类“跨界型人才”最有可能在博弈中获得均衡优势。
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结论
文科生学习编程难度增加，并非个体能力不足，而是技术范式从线性逻辑向非线性建模转变的结果。数学的核心地位使工科生在编程领域获得比较优势，而文科生的逻辑优势相对减弱。然而，从经济学视角看，这种转变本质上是“创造性毁灭”与“分工再组织”的过程。文科生并非完全出局，而是需要在接口层、解释层与制度层中重新定位。
未来，最具竞争力的并非纯文科或纯工科人才，而是能够跨界整合的复合型人才。换言之，能在逻辑与数学、叙事与建模之间自由切换的人，才是智能社会的真正赢家。
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好，那我就按照你提的思路，用经济学的“分工—门槛—收益—博弈”的逻辑来分析文科生学编程为什么越来越难。
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从线性到非线性：文科生编程困境的经济学与博弈论分析
一、编程的“线性时代”：逻辑即财富
在计算机发展初期，编程是一种“逻辑劳动”。程序员的主要任务，就是把现实问题抽象成逻辑步骤，然后逐条写在代码里。
比如：
? 银行取款 → 验证密码 → 判断余额 → 扣款 → 打印凭条。
这个逻辑链清晰明了，几乎不需要复杂的数学，只要逻辑训练够好，文科生完全能胜任。
经济学类比：这类似于手工业时代。
? 工匠靠的是经验与逻辑。
? 价值在于“明确的规则”和“精细的执行”。
在这个阶段，文科生的思维优势（善于归纳、叙事、逻辑组织）能与编程天然契合，因此文科生跨界进入程序员行业并不罕见。
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二、非线性问题的出现：XOR悖论
然而，随着问题复杂度的提高，线性逻辑遭遇了瓶颈。最着名的例子，就是异或门（XOR）：
? 输入 (1,0) 或 (0,1) → 输出 1。
? 输入 (0,0) 或 (1,1) → 输出 0。
如果把这四种情况画在二维坐标平面上，你会发现它们无法用一条直线来分开“1”和“0”。
这意味着：线性逻辑无法解决 XOR 问题。
在20世纪60年代，这个悖论一度让“神经网络研究”陷入停滞，直到后来引入了“非线性激活函数”，才真正突破。
经济学类比：这就像工业社会的转型点。
? 原来的工艺逻辑已经无法满足新的市场需求。
? 必须引入更复杂的机器（数学建模、非线性函数）来提升生产力。
此时，编程开始从“工匠逻辑”走向“科学建模”。
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三、非线性编程与数学的进入
当代人工智能，尤其是大模型的核心，是非线性函数的叠加与优化。其基本形式：
y = f(\suw_i x_i b)
? 线性部分：输入乘以权重再加偏置。
? 非线性部分：激活函数（如 Sigid、ReLU），突破了线性分隔的限制。
没有非线性，就无法解决复杂问题。
因此，数学知识成为编程不可或缺的基础：
1. 高等数学：导数、极限 → 用于梯度下降优化。
2. 线性代数：矩阵运算 → 用于神经网络的参数存储与运算。
3. 概率统计：模型预测 → 本质是最大化某个概率分布。
4. 数字电路逻辑：异或、与非门 → 神经元运算的物理类比。
经济学类比：这就像工业资本主义阶段，劳动者必须掌握复杂机械的操作技能，否则将被淘汰。
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四、门槛的上升：文科生的相对劣势
对于没有数学训练的文科生来说，编程学习的难度骤然增加。
? 以前：只需逻辑，像写作文一样有头有尾。
? 现在：要理解模型，就必须掌握函数、矩阵、概率这些抽象工具。
这导致文科生在技术劳动市场上的“比较优势”减弱。
? 文科生强项：语言、逻辑、沟通。
? 工科生强项：数学、建模、抽象计算。
在AI时代，需求重心转向后者。
博弈论视角：
? 线性编程时代：逻辑足够，文科生与工科生是“合作博弈”，差距不大。
? 非线性编程时代：数学稀缺，工科生拥有“技术垄断”，文科生处于劣势博弈。
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五、技术分工的再组织
经济学告诉我们，随着技术升级，劳动市场会重新分工。
文科生未必完全被淘汰，而是会在新的分工结构中找到位置：
1. 接口层：与大模型交互，提出合适的需求（Prot Engineering）。
2. 解释层：把模型输出转化为可理解的内容，面向大众或决策层。
3. 制度层：围绕AI伦理、规则、治理，提出社会解决方案。
这意味着，文科生不一定要与工科生“正面竞争”数学建模，而是可以利用叙事、制度设计、跨界沟通的能力，在技术社会中找到新的立足点。
小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！
经济学类比：就像工业革命后，传统手工艺人虽然失势，但他们的后代未必全是工厂工人，很多转向了设计、管理、市场。
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六、技术门槛与“淘汰—进化”机制
历史上，每一次技术革命都会导致类似的淘汰与再分工：
? 农业社会 → 工业社会：手工业者衰落，但工厂工人成为主体。
? 工业社会 → 信息社会：体力劳动减少，认知劳动崛起。
? 信息社会 → 智能社会：逻辑劳动自动化，建模与创造性劳动崛起。
这是一种典型的“熊彼特式创造性毁灭”：旧的比较优势被摧毁，新的优势和分工模式诞生。
对于文科生而言，过去的逻辑型编程优势已经部分被毁灭，现在需要寻找新的比较优势。
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七、博弈论下的个人策略
在这样的结构转型中，个体的选择可以用博弈论来分析：
1. 跟随型策略（补数学，硬学AI）：
? 成本高（学习线代、概率统计）。
? 但如果成功，就能进入核心技术领域，享受高收益。
2. 差异化策略（避开硬核建模，转向AI应用层）：
? 成本较低（理解工具即可）。
? 在接口层、制度层仍有稳定需求。
3. 混合策略（数学 文科能力结合）：
? 最有潜力 → 能解释复杂模型，又能设计应用场景。
? 这是“复合型人才”的路径。
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八、结论：文科生的未来并非绝境
文科生学编程的难度确实越来越大，这背后是从线性逻辑到非线性建模的根本转变。数学进入了编程的核心，让工科生在这个领域天然占优。
然而，从经济学角度看，这并不是“文科生的消失”，而是劳动分工的再组织：
? 文科生可能失去一部分底层编程的优势。
? 但在模型应用、叙事沟通、制度设计等领域，文科生仍然拥有独特价值。
? 真正的优势，将来自“跨界”：既能理解非线性思维，又能把技术转化为社会叙事。
换句话说，未来的赢家不是纯文科生，也不是纯工科生，而是能在逻辑与数学、叙事与建模之间自由切换的人。
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文科生编程困境的非线性转型分析：经济学与博弈论的视角
引言
近年来，人工智能与大模型技术快速发展，编程范式经历了从“线性逻辑”向“非线性建模”的转型。过去，编程主要依赖清晰的逻辑思维与流程控制，即便缺乏高等数学背景的文科生，也能够通过训练逻辑与积累经验进入编程领域。然而，随着非线性问题、深度学习模型和概率建模的兴起，数学成为理解和驾驭编程的核心工具，文科生在这一过程中面临前所未有的挑战。本文尝试从经济学的分工理论与博弈论分析出发，探讨文科生编程学习难度上升的原因、其在劳动分工中的新定位，以及个体可能采取的应对策略。
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文献综述
已有研究普遍强调人工智能发展的数学基础。Minsky 与 Papert（1969）在《感知机》一书中指出，单层线性模型无法解决异或（XOR）问题，这一限制使得早期神经网络研究陷入停滞。直到20世纪80年代，随着非线性激活函数与反向传播算法的提出，神经网络才获得突破（Rulhart et al., 1986）。
经济学领域，Sth 的分工理论（1776）揭示了技术进步会不断提高生产效率，同时抬高进入门槛；Schueter（1942）的“创造性毁灭”理论则指出，旧的比较优势会被新技术冲击，迫使劳动者寻找新的定位。近年来，学者们开始关注人工智能对劳动市场的影响（Aceglu & Restrepo, 2019），其中“技能两极化”与“跨界能力”成为核心讨论点。
现有研究多集中于工科生或技术人员的学习路径，而对于文科生在非线性编程时代的困境与机遇，学术界讨论较少。本文试图弥补这一空白。
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分析
（一）线性编程的“逻辑优势”
在传统编程时代，编程的核心是逻辑控制：
? 顺序（sequence）
? 判断（if-else）
? 循环（for, while）
例如，银行系统的“取款”程序，只需依次写明“验证密码—判断余额—扣款—打印凭条”，便能完整实现。这种程序本质上是线性的，可以视为“逻辑链条的拼接”。
这种特征使得逻辑思维强的文科生能够跨界进入编程领域。编程在此阶段类似于“语言—逻辑—操作”的转换，不依赖复杂数学知识。
（二）非线性问题与数学的进入
然而，随着编程任务复杂化，线性逻辑暴露出局限。最典型的案例是异或（XOR）问题。在二维空间中，XOR 的四种输入输出点无法通过一条直线划分，说明线性模型无法表达该逻辑。
为突破瓶颈，神经网络引入非线性激活函数，其基本形式为：
其中，若 f 为线性函数，则问题仍不可解；但当 f 为非线性函数（如 Sigid、ReLU）时，模型获得了表达复杂模式的能力。
这意味着，编程不再只是逻辑的堆砌，而是数学建模与函数映射的运用。学习编程必须掌握：
1. 高等数学：导数与极限，用于模型优化。
2. 线性代数：矩阵运算，用于神经网络结构。
3. 概率统计：不确定性建模，决定预测与推理。
4. 数字电路逻辑：与门、或门、异或门的物理直观。
（三）门槛上升与比较优势转移
数学的核心地位使得编程门槛显着提高。
? 对工科生而言，这一转变符合其知识背景。
? 对文科生而言，则形成新的障碍。
在劳动市场上，这种变化体现为比较优势的转移：
? 线性编程时代，文科生凭借逻辑与语言思维可与工科生竞争。
? 非线性编程时代，数学优势使工科生形成“技术垄断”，文科生的逻辑优势被边缘化。
从博弈论角度看，这是一种非对称博弈：
? 工科生掌握稀缺资源（数学能力），占据强势地位。
? 文科生若不补齐短板，则处于弱势均衡。
（四）技术分工的再组织
然而，经济学的分工理论表明，技术进步并非单纯淘汰，而是带来新的劳动分工。文科生并非完全失去机会，而是转向新的位置：
1. 接口层：与大模型交互，提出合适的输入需求（Prot Engineering）。
2. 解释层：将复杂模型输出转化为易懂的解释与应用方案。
3. 制度层：研究AI的伦理、法律与社会影响，提供制度设计。
这种再分工说明，文科生若能结合自身优势，仍可在AI社会中获得立足之地。
（五）个体策略的博弈论分析
在此环境下，文科生可采取三种策略：
1. 跟随型：补数学，硬学AI，进入核心领域。收益高，但成本大。
2. 差异化：避开数学核心，转向应用与制度，成本低，但收益有限。
3. 混合型：将文科与理科优势结合，既懂叙事沟通，又能理解建模逻辑。这类“跨界型人才”最有可能在博弈中获得均衡优势。
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结论
文科生学习编程难度增加，并非个体能力不足，而是技术范式从线性逻辑向非线性建模转变的结果。数学的核心地位使工科生在编程领域获得比较优势，而文科生的逻辑优势相对减弱。然而，从经济学视角看，这种转变本质上是“创造性毁灭”与“分工再组织”的过程。文科生并非完全出局，而是需要在接口层、解释层与制度层中重新定位。
未来，最具竞争力的并非纯文科或纯工科人才，而是能够跨界整合的复合型人才。换言之，能在逻辑与数学、叙事与建模之间自由切换的人，才是智能社会的真正赢家。
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