これは特に良い見方ではなく、一流の高専教育が何を提供するべきかについての根本的な誤解を示しています。ハーバード大学やスタンフォード大学の学部生として現代の AI を理解する準備は、「プロンプト エンジニアリング」を学ぶこと、バイブ コーディング、または Slop Domain-Specific Wrapper Agent #1000 の構築ではなく、これらはすべて数時間とは言わないまでも数日で習得できます。 それどころか、賢い18〜22歳がAIを理解するための最良の方法は、学部および大学院レベルの確率、線形代数、および古典MLについて非常に確固たる直感を身につけることです。Qラーニングのような基本的なRLトピックがどのように機能するかを実際に知っているなら、あなたは95%の道のりを歩んでいますが、ハーバード大学やスタンフォード大学からそれさえ学べないのであれば、これはおそらくあなたのスキルの問題です。 2021 年の @boazbaraktcs の優れた ML 理論セミナーでは、学期全体で累積で 200 行以上のコードを書いたとは思いませんが、膨大な量を学び、その授業が現代の AI への興味を刺激したと評価しています。1年前、私はトランスフォーマーが何であるかを首尾一尾と伝えることができませんでしたが、大学で適切な定量的基礎を身につければ、数週間でそれを理解できるので、それは問題ではありません。これらのことはどれもそれほど複雑ではなく、人々はただそうであるふりをするのが好きです。