知识卡片：南大副教授新开《生成式软件工程》课程：“没有Token的CS学生，应立即退学”

一句话结论

南京大学计算机学院副教授蒋炎岩在2026年秋季新开课程《生成式软件工程》中表示：“如果手上没有付费Token的同学，就要立即退学。”该说法在报道中被视为“暴论”，也是他的个人观点，并非南京大学的正式退学制度。课程配套规则包括“禁止古法编程”“Token自费”“不需要Tokenmaxxing”。

事件概述或研究问题

据量子位报道，蒋炎岩今年秋季开设《生成式软件工程》。他原本想为学生拉取Token赞助，但看到实际选课人数后觉得没有必要，于是把课堂准则之一改成“Token自费”。

课程中他先描述了CS学生的集体焦虑：

• “AI替我上大学”：老师用豆包出题、学生用豆包做作业，只有学生没有受到训练；如果每门课都靠AI答高分，毕业时可能发现自己什么都没学会。
• “认真学了四年，发现被大学骗了”：学到的很多内容AI也会做。
• 秋招简历同质化：一份有CCF期刊论文、Accept、在投但没有GitHub链接、个人主页或Preprint的“完美简历”，被他视为“零分简历”。

这门课试图回答的问题：AI写代码越来越快之后，人还剩下什么活要干？

方法/产品要点

课程列出三条Policy：

1. 禁止古法编程：不要再用十年前的方式敲代码。
2. Token自费：学生需要自行承担Token费用。
3. 不需要Tokenmaxxing：不要拿Token当水喝、不死命烧Token，要高效使用。

教学要求学生“不只要会写代码”，还要学会：

• 给AI拆任务；
• 挑模型；
• 控成本；
• 验结果。

蒋炎岩在课堂演示中推荐使用 deepseek-v4-flash，并表示如果实在有Token困难，可以联系他帮忙想办法。

主要结果或产业意义

该言论引发知乎热榜讨论，相关问题已有四百多个回答。报道称，回答中“持赞成意见的人居多”。有网友将Token比作AI时代的“实验耗材”，并反问：化学系的试剂由实验室提供，物理系的器材由学校采购，为什么计算机系的Token要学生自费？

目前报道尚未给出课程效果或学生产出数据。该事件的“产业信号”更多在于：Token成本、模型选择和结果验证，已经开始成为高校计算机课程中的显性教学议题。

为什么重要

这是一个把“AI生成代码”作为默认环境来设计的高校课程案例，而不是把AI仅当作辅助工具。课程把“不会用付费Token”作为一个挑衅式起点，实际上是在训练学生适应AI协作式软件工程。

同时，蒋炎岩对简历的评价也引发了一种标准思考：当所有人都有奖项、实习、论文和“在投”时，学生如何证明自己与众不同的真实贡献。

与既有脉络的关系

已有相关卡片分别涉及NIST AI RMF、Epoch AI和OpenRouter，整体偏AI风险框架、算力研究和基础设施平台动态。本卡不重复上述宏观内容，其增量信息在教育侧：Token采购、模型选择和AI输出验证已经从企业API场景蔓延到大学课堂，并成为一门CS课程的具体规则。

局限与不确定性

• 本卡基于量子位单篇报道，不是课程大纲原文，也不是教育效果评估。
• 实际选课人数、课程作业设计、“退学”说法的执行程度均未披露，待核实。
• deepseek-v4-flash的可用性、价格及“充值100元”等细节来自报道，待核实。
• 知乎评论是话题反应样本，不代表整体公共意见。
• 原报道页面未提供英文标题和英文关键词，因此未编造；如需英文题名，应另行核实原文发布方。

可用于图书/PPT/简报的角度

• “AI时代的实验耗材”：学校提供化学试剂和物理器材，是否也该提供Token？
• “AI替我上大学”与“AI帮我做事”：课堂评价应如何转向验收AI产出？
• AI写代码之后，人做什么：拆任务、挑模型、控成本、验结果。
• “完美简历”为什么会变成“零分简历”：AI时代如何证明自己的真实贡献。

原始材料

• 原始标题：《“没有Token的CS学生，应立即退学”》
• 发布：量子位（QbitAI），作者：听雨，2026-09-03
• URL：https://www.qbitai.com/2026/09/483839.html
• 原文提及的延伸链接：
  • https://www.zhihu.com/question/2075868388124004913
  • https://www.bilibili.com/video/BV1pb8o6yE8f/
  • https://jiangyy.github.io/
  • https://jyywiki.cn/
• 英文标题与英文关键词：原报道未提供，待核实。