黄仁勋关于“当代年轻人应继续学习数学、推理能力、逻辑思维及计算机编程”的观点，既是对技术演进趋势的前瞻性判断，也是对未来人才核心竞争力的深刻洞察。
他提出AI技术正经历三波浪潮：感知智能（图像/语音识别）、生成式智能（内容创作）、推理智能（逻辑拆解与问题解决）。当前正处于“推理智能”阶段，AI需依赖数学建模和逻辑链分析解决复杂问题。未来的“物理智能”（机器人、具身智能）更需数学与编程作为底层支撑。
他认为，编程不仅是工具，更是理解AI运作逻辑的必修课。例如，英伟达要求全员使用AI辅助开发，通过编程能力优化芯片设计流程，缩短40%研发周期。这种能力在AI普及时代将成为基础素养。
因此他也提醒规则明确的低技能工作（如基础编程、数据录入）将被AI取代，但人机协作、模型训练、伦理治理等新岗位需要数学建模与逻辑推理能力。
总结下来：
🔹 数学与逻辑——人类在AI时代的“护城河”；
🔹 编程能力——参与技术生态建设的通行证；
🔹 持续学习——应对指数级技术迭代的唯一策略。
《AI时代，学什么，怎么学》
作者：和渊
本书作者依托丰富的一线教育实践，以及对AI和当代教育的深入洞察，全面剖析了当下该如何正确且高效地使用AI工具提升学习与思考能力。作者从孩子需要具备的核心能力出发，探讨了在AI时代，孩子们应如何抓住机遇、科学应对挑战。同时，书中还详细分析了孩子未来在学科选择、专业方向、职业规划、人生发展等方面的关键决策，为家长与孩子提供了宝贵的参考建议。
《可变思考：数学与创造性思维》
作者：[日]广中平祐
译者：佟凡
日本数学大家、菲尔兹奖得主广中平祐著作！稻盛和夫力荐，呈现数学家观察事物的独特视角与思考方式。
1.稻盛和夫力荐，日本累计销售10万册！
2.菲尔兹奖得主理解“复杂”与“变化”的巧妙视角，用数学的智慧探索创造力的本质
3.讲述创造性思维的本质与根源传授学习、研究、教育中的创造性思维的模式与方法
作者：[法] 米卡埃尔•洛奈（Mickaël Launay）
译者：欧瑜
惊讶！是思考的起点；
数学，是理解世界本质与万物关联的工具！
以数学为起点，以思考为快乐！
法国数学学会“达朗贝尔奖”得主科普名作。
数学，是理解世界本质与万物关联的工具，它能制造两个指南针：一个叫“实用”，一个叫“优雅”。不懂得数学的意义，就无法真正学习和理解数学。
科学家为什么那么聪明？因为他们有非凡的思考方法。
以数学为工具，以思考为快乐；培养自己的思考力、观察力，成为真正的思考者。
《斯图尔特微积分（上）》
作者：[加]詹姆斯·斯图尔特(James Stewart)
[美]丹尼尔·克莱格(Daniel Clegg)
[美]萨利姆·沃森(Saleem Watson)
译者：程晓亮 徐宝 华志强
长销40年，影响全球超800万学生的经典！全彩印刷，版式精美，100%还原英文原书
1.传世的杰作、教科书的典范，传奇数学家斯图尔特最具代表性的著作首次全新中文版上市！
2.长销40年，影响全球超800万学生，哈佛、加州伯克利、哥大等顶尖学府指定教材；
3.轻松入门微积分，一站直通高等数学：从中学到大学毕业，全阶段适用，完美衔接初等数学和高等数学，完整搭建微积分知识体系；
4.引导式教学，立体化讲解，再也不被传统教材的“防自学设计”所困扰！
5.先直观认识，后严格定义，拒绝“填鸭式”学习，贴近生活的现实案例和跨学科应用，培养数学思维，提高解题能力。
《普林斯顿微积分读本（修订版）》
【美】阿德里安·班纳｜著
杨爽，赵晓婷，高璞｜译
豆瓣评分 9.6，入门微积分最好的一本书。内容阐述了曼哈顿微积分的技巧，详细讲解了微积分基础、极限、连续、微分、导数的应用、积分、无穷级数、泰勒级数与幂级数等内容，旨在教会读者如何思考问题从而找到解题所需的知识点，着重训练大家自己解题的能力。
《证明的故事：从勾股定理到现代数学》
作者：[澳] 约翰·史迪威（John Stillwell）
译者：程晓亮 张浩
数学史泰斗、旧金山大学荣休教授，“肖夫内奖”获得者，当今世界最有影响力的数学家之一约翰·史迪威全新力作！
证明是数学思想中十分重要且极具开拓性的特征之一。没有证明，就没有真正的数学！
《黑客与画家（10万册纪念版）》
[美]保罗·格雷厄姆（Paul Graham）| 著
阮一峰 | 译
有效的思考方式，才是你最强大的武器，透过黑客与画家的视角，与聪明的头脑对话，了解为何聪明人和我们想得不一样
硅谷创业教父保罗·格雷厄姆畅销近20年的思想经典，豆瓣图书 TOP 250，超过 4 万人想读
奇绩创坛创始人兼 CEO 陆奇作序推荐，王小川、吴声、罗振宇、姬十三、蒋涛、采铜、成甲、阳志平、林恒毅、冯大辉、池建强、方军、李卓桓、高庆一联合推荐
《Python编程：从入门到实践（第3版）》
埃里克·马瑟斯 | 著
袁国忠 | 译
Python 入门圣经，Python 圈最有影响力的图书，影响全球超过 250 万读者，长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首，真正零基础，附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册，自学无压力。
全书分两部分：第一部分介绍用 Python 编程所必须了解的基本概念，包括强大的 Python 库和工具，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的 2D 游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的 Web 应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。
《图解大模型：生成式AI原理与实战》
[沙特] 杰伊·阿拉马尔，[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著
李博杰 | 译
用 300 多幅全彩插图把复杂的大模型技术画出来，不绕弯子、直接看图说话。书中不仅系统讲解了原理、开发、优化等关键环节，还有真实数据集和典型实战项目，能一边读一边练。
另外还有 18 幅图深度图解 DeepSeek 底层机制，附送 200 道大模型面试题，一键运行代码资源 + 视频教程，适合各类初学者入门，看图就能学懂大模型。
《从零构建大模型》
塞巴斯蒂安·拉施卡｜著
覃立波，冯骁骋，刘乾 ｜ 译
全网疯传的大模型教程，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。
在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜蛋 DeepSeek，作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。
《深度学习入门4：强化学习》
斋藤康毅 | 著
郑明智 | 译
豆瓣评分 9.8，深受读者喜爱的“鱼书”系列第四弹，深度学习入门经典，从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零开始实现支撑强化学习的基础技术。
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