昨天，国际数学界炸了！甚至有人说，数学已死！数学家们要集体失业了！事情是这样的——
OpenAI一口气公开了722篇AI生成的数学手稿，整理成372个结果家族，其中包括一大批数学界长期研究的开放问题。
这批结果平均每个消耗的算力，大约相当于3小时ChatGPT Pro的算力！太可怕了！！！一个数学家穷其一生未必能解决的问题，ChatGPT Pro三小时解决！
当然，这些结果还处在不同验证阶段，暂时还不能说已经都“解决了”。但这已经足够震撼了，因为大语言模型刚出来那几年，很多人一直有个疑问：
一个本质上跟“语言”打交道的东西，真的能做数学吗？
想想其实很神奇。
大语言模型最基础的训练方式，看起来甚至有点“笨”：
给它看海量人类写过的文字，然后遮住后面，让它一次又一次猜——
下一个词是什么？
看得足够多以后，它开始会写文章、会翻译、会编程、会推理……
而现在，最前沿的模型甚至开始挑战真正的数学研究问题。
当然，今天的大模型能力绝不只是靠简单的“猜下一个词”。
但我还是忍不住想到一个问题：我们是不是一直低估了“语言”这件事？
人类的语言中，似乎藏着不可思议的神秘力量。
因为人类使用的语言，从来不只是一个个词的堆砌——
一段数学证明文字里，藏着推理；
一篇议论文里，藏着论证；
一篇小说里，藏着人物、人性和观察；
一篇好文章里，则藏着节奏、结构、取舍，以及作者看世界的方法。
语言，本来就是人类思维留下来的痕迹。
想到这里，我突然对“仿写”这件看起来特别传统、甚至有点笨的学习方法，有了新的理解。
为什么孩子学写作一定要仿？
因为他表面上是在模仿文字，其实是在跟着高手的文字，重新走一遍高手思考和表达的过程。
但前提是——得仿对。
朱自清写爸爸买橘子，你改成妈妈买苹果，那只是换词；
真正该学的是，他为什么把一个几秒钟的动作拆成“攀、缩、倾”，让感情藏在细节里。
所以真正的仿写，不是把大师的句子抄到自己作文里。
而是把大师藏在句子背后的那套方法，“偷”到自己手里。
这也是我做仿写课的思路：从初中课本挑100个经典名段，每课几分钟，拆出100个真正能迁移的写作招式，再让孩子自己仿写，并用定制AI两轮批改。
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