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陶哲轩用AI搬走30年老网站:一场数学家的数字家务革命

摘要

AI没去证定理,先替他搬了三十年的老网页 陶哲轩没有让AI去攻克千禧年难题,也没有让它推导新不等式。他做了一件更沉默、更迫切的事:把运行近三十年的个人网站,从1997年的原始架构里完整迁出。一天之内,560篇论文...

陶哲轩用AI搬走30年老网站:一场数学家的数字家务革命

AI没去证定理,先替他搬了三十年的老网页

陶哲轩没有让AI去攻克千禧年难题,也没有让它推导新不等式。他做了一件更沉默、更迫切的事:把运行近三十年的个人网站,从1997年的原始架构里完整迁出。一天之内,560篇论文、374次旅行记录、68门课程、19本书、29个数学小程序,全部重装上阵,在GitHub Pages上重新上线。

1997年建站,改一行字都要手敲HTML

那一年,陶哲轩还是UCLA的Hedrick助理教授,网页是纯手工的Web 1.0——没有CMS,没有模板,没有自动化。每新增一篇论文,就要新建一个HTML文件;每次更新简历,就得在Unix终端里用vi逐行修改;所有外链都靠人眼核对,从sci.math新闻组到《时光之轮》小说推荐页,全是一行行敲出来的。 近三十年,这套系统没换过骨架。他不断往上堆内容:课程页、旅行日志、书籍勘误、预印本列表……维护方式始终如一:改、存、上传。后来他妥协过一次——改用图形化编辑器生成HTML,结果代码体积翻倍,语义却更模糊了。内容线性增长,维护成本却指数攀升。到了后期,连修正一个错别字都要跨五个页面核对,于是很多错误就那样留了下来,成了“静默的债务”。

Java小程序挂了十年,他一直没力气重写

1999年起,他为复分析与线性代数课写了二十多个Java 1.0小程序,用于可视化函数变换、向量空间投影等概念。当年学生反馈极好。但浏览器逐步放弃对旧Java插件的支持,这些程序陆续失效,页面上只剩灰色方框和“插件不可用”的提示。他不是不想修,而是修不动——重写意味着重学前端生态、重构交互逻辑、适配现代安全策略。这件事被搁置了整整十年以上。

YAML才是真相,网页只是打印件

迁移的关键转折,不是让AI写HTML,而是重建数据逻辑。新仓库tao-web采用“单源事实”原则:所有内容以结构化YAML存储——论文、课程、旅行、书籍各成一类,字段格式由schema统一约束;两个Python脚本负责校验与生成:一个检查数据合法性,一个将YAML“印刷”为静态网页;生成物仅存于site目录,不纳入版本库;最终推送main分支,GitHub Actions自动完成验证、构建与发布。 仓库README里写着一句核心信条:“YAML是唯一真相源,网页是生成出来的。”——这意味着,同一段信息不再散落在五个页面里各自为政,而只存在于一处。改一个作者名,全站自动同步;删一条过时链接,所有引用处同步消失。网页降级为输出层,知识本身升格为可查询、可校验、可追溯的数据体。

AI在他二十多年前的代码里,揪出两个他自己都不知道的bug

移植Java小程序时,AI将全部20余个工具转为JavaScript。过程中仅引入一处轻微异常:某个复分析演示在拖拽出视图边界时响应延迟。但反向扫描原始Java代码时,AI定位到两个陶哲轩从未察觉的逻辑缺陷——一处坐标变换漏了符号反转,另一处时间步长计算在极端初值下会溢出。他亲自验证后确认属实。 他对此的判断很清醒:这不是AI胜过了他,而是AI补上了人类记忆与注意力的天然缺口。这些程序本就是教学辅助工具,非论证核心,出错影响有限;而真正关键的数学证明,仍须人工审慎把关。边界划得清晰:AI处理的是“可容忍误差+高重复成本”的环节,而非“零容错+高信任门槛”的环节。

错不可怕,修不动才可怕

陶哲轩坦承AI仍有幻觉风险,迁移中也可能引入新错误。但他对比的基准不是“完美”,而是“过去三十年纯人工维护的真实状态”——那是一个持续累积错误、极少系统核查、修复成本日益高昂的过程。如今,改一个信息只需编辑一行YAML,全站自动重建;发现错误,可回溯到源头数据快速修正;批量校验成为可能。纠错,第一次从“不敢动”变成了“随时能动”。

27年前中断的构想,两小时复活

1999年,他曾尝试开发一个狭义相对论时空图模拟器:用户画一条世界线,切换参考系后,整张闵可夫斯基图自动按洛伦兹变换实时扭曲。他写了初始Java代码,但被几何推导与前端交互的双重复杂度劝退,项目尘封至今。这次,他与AI协同编码两小时,完成了核心功能——左右并置双参照系,同一段星际航行轨迹,在不同惯性系下实时呈现不同长度与同时性。7月11日,这个alpha版工具上线,成为新站首个原创应用。 拦住他的从来不是数学能力,而是工程耐心。27年后,AI补上的不是数学洞见,而是把构想落地所需的那一段“中间距离”。

这不是AI取代数学家,而是数学家终于卸下了数字苦役

陶哲轩说,网页维护是学术工作中最不迷人、最不被看见的一环。恰恰是这类高度结构化、重复性强、容错率可控的任务,最适合交给现代工具链——GitHub提供协作与审计基础,确定性脚本保障流程稳定,而AI则成为理解旧逻辑、桥接新范式、发现隐藏缺陷的“超级协作者”。 他没有宣称AI已能替代学术判断,也没有弱化人工校验的不可替代性。他展示的是一种关系的重置:过去三十年,他是自己知识资产的全栈运维;今天,他回归为最终把关者——专注思想,交出琐务。那些压在实验室服务器里、期刊旧站后台中、学者硬盘深处的陈年HTML、Excel和本地目录,或许正等待这样一次安静而彻底的“数字搬家”。

评论 (6)

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The one
The one 2周前

老网站维护成本高,用AI迁移重建数据逻辑,这思路能解决很多人的困扰。

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宛卤香
宛卤香 2周前

这做法挺聪明啊,把重复性强的网站维护交给AI,数学家就能专注做研究了,这是合理分工。

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可乐
可乐 2周前

陶哲轩厉害啊,AI还帮他揪出了自己都不知道的代码bug,说明这AI用得值。

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人生如梦

27年前的构想靠AI两小时就复活,AI补上了工程耐心这一环,真是起到大作用了。

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zNr
zNr 2周前

网页维护一直是麻烦事,现在有AI帮忙,能随时纠错,这才是高效的做法。

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