AI降低技术门槛后，一大批有想法、敢折腾、能动手的00后、10后，把很多“不可能”变成了现实。

他们中的部分人，年纪轻轻就已经能用AI创造商业价值，甚至站到了全球顶级科技圈的聚光灯下。

今年连续多天霸占热搜的陈飞宇，就是一名刚满17岁的高中生。

他是月之暗面Kimi团队实习生，因作为核心作者参与重写Kimi大模型底层核心架构论文而一战成名，连马斯克都下场点赞了。

目前他已经被卡耐基梅隆大学录取了。

而比陈飞宇还小的吕思彤，仅13岁。

她不仅登上过字节跳动的大模型发布会，还凭借AI应用开发、商业合作等方式累计商单破百万。

这两个十多岁的孩子，直接颠覆了我们对新一代中学生的想象。

01

开发100多个应用，被字节选中

13岁赚商单百万的满级10后

吕思彤是真正的AI原著民，2022年底ChatGPT横空出世的时候，她还是一位9岁的小学高年级学生。

但从2023年开始接触AI到现在，她累计玩了4000多个小时AI了。

这里的“玩”，可不是简单地和ChatGPT聊天，在这2年多时间里，她边玩边开发了100多个应用。

“每天放学后至少2小时，节假日除了吃饭和运动，全在做AI。”，这是这位10后在采访中的自述。

有人问她，这样会不会影响学习？

没想到，这位10后的回答相当超龄：

“这就好比问大人：‘你喜欢钓鱼、摄影、旅行、聚会，会不会影响工作？’当然不会，反而更放松、更有灵感。AI让我更像一个真正的学生，爱问题、爱世界、爱创造。”

简直不敢想象，一个13岁的初中生，不仅有如此成熟的思考，还把创造当成自己的课余爱好。

吕思彤在接触AI前，还是一个“游戏少女”。

9岁那年，父母给她买了人生中的第一台电脑，那时候她喜欢在海外爆火的游戏Roblox上联机。

但妈妈定了个规矩——

每天可以玩1到4小时的Roblox，但必须全程用英语和其他玩家交流，要是在玩游戏时说一句中文，当天游戏时长清零。

Roblox不只是一个普通的游戏平台，它还是一个能创作的世界。

游戏玩腻后，吕思彤就开始琢磨起自己写代码，后来还和朋友一起开发游戏。

也正是在这个过程中，她意识到原来自己不只是可以玩别人做出来的东西，也可以自己创造东西。

后来在网上“乱逛”时，偶然发现了可以制作AI智能体的平台。

因为当时的外教课满足不了自己的练习需求，于是她就在Coze上开发了一个口语陪练的智能体，取名“青蛙外教”，说错了老师会“呱呱”提醒并纠正。

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别看只是个给自己用的小工具，吕思彤前前后后迭代了无数次。

后来她把“青蛙外教”随手分享到网上，两个月攒了四万多用户，后来字节跳动的人顺着平台推荐找了过来，请她登上了豆包大模型的发布会。

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第二个应用的来历同样是突发奇想。

她和妈妈一起听编程课，两人都是代码小白，听得一头雾水，妈妈随口问她能不能做个工具，把代码讲得像普通话一样好懂？

于是有了“小狐狸讲代码”，这个工具后来拿下了亚马逊云科技AI全球应用挑战赛季军。

再后来，上课笔记太乱，她又顺手做了个自动生成思维导图的工具。

上线三个月，积累了2000多名付费用户，月复购率47%，这个数字放在成年人的创业项目里，都算得上漂亮。

对她来说，开发工具就跟拼乐高、逛漫展没区别，都是玩。区别只在于，她玩着玩着，做出了别人愿意付钱买的东西。

现在她已经帮助企业开发了多种产品，其中最高金额的商业合同达到了数十万元，累计商单过百万。

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很难想象，一个初一学生就跑通发现问题、做出产品、有人买单这一整个商业闭环。

很多人都说这都是天赋顺其自然的事，但吕思彤却给出了不一样的答案。

她说自己的核心能力就一个：知道自己想要什么，然后把需求准确地描述给AI。

因为熟能生巧，经过2年多的磨练与实操，现在她做一个应用的时间，比以前写一篇作文还短。

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02

入读CMU，17岁发论文爆红

高中就被科技大厂抢着要

吕思彤在AI应用层实操，而今年在海内外爆火的陈广宇，则深耕在AI底层核心领域。

今年7月，月之暗面发布新一代模型Kimi K3，参数2.8万亿，成为全球参数规模最大的开源模型。

模型一经发布，便在全球科技界掀起巨浪，华尔街各大媒体接连发文，把它称作是继DeepSeek后又一个“中国AI时刻”。

而在该模型发布前的3月，月之暗面还发表了一篇叫《Attention Residuals（注意力残差）》的论文，这是支撑该模型的一个底层技术。

这篇论文有三位共同第一作者，17岁陈广宇位列首位，另外两位是Kimi核心成员苏剑林和张宇，前者是著名的旋转位置编码RoPE的提出者。

一个当时还在读高三的17岁学生，名字竟然和能两位AI圈资深研究者并列。

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在Kimi K3发布前的今年6月，陈广宇还是惠州华润小径湾贝赛思国际学校的一名高中生。

高一那年他失眠睡不着时，就把注意力转到两个室友的鼾声上，用表格记录鼾声频率（因变量）和运动、饮食、室温、作业量（自变量）之间的关系。

一个月后刚学完吴恩达决策树课程的他，训练了一个预测模型，准确率70%，远高随机猜测的33%。

2024年2月，他拿到了USACO（美国计算机奥林匹克竞赛）铂金奖，那是全球中学生编程能力的顶级台阶之一。

同年12月他还拿到了Codeforces 2000+的积分，这真的是大神级别的存在。

因为在计算机编程竞赛领域，Codeforces是全球公认最权威、硬核的在线评测平台，能拿到 2000+ ，意味着已经达到了Candidate Master（候选大师，俗称“橙名” 的段位。

不仅如此，2024年他拿到了Rise Fellow/Global Winner。

*RISE是谷歌前CEO埃里克·施密特夫妇的慈善基金会Schmidt Futures与英国著名的罗德信托（Rhodes Trust） 联合发起的一项全球顶尖青年人才计划。

它被誉为“全球筛选最严苛、支持周期最长（终身支持）的少年天才俱乐部”，每年面向15 至17岁的青少年开放，最终从数万名申请者选出100位全球获胜者，陈广宇就是其中之一。

另外，他也在全美含金量最高的高中生学术期刊之一、录取率约为10%的YSA上发表过论文，也参加过PAIR、ESPR，这两个都是全世界最顶尖级别的数理逻辑夏校。

光是看这些履历，就能解释他为何会被卡耐基梅隆大学CS专业录取。

但他真正被外界看见，是在2025年2月北京的一场中学生黑客松上。

当时他展示了一个关于“人类第三只机械辅助手”（ThirdArm）的创新构想。

台下的评委叫董科含，奇绩创坛（原YC中国）创始成员。赛后他把陈广宇引荐给了当时DeepSeek的研究员袁境阳。

那时的陈广宇，还不知道什么是Transformer。他借助Gemini辅助，一篇篇读论文、追GitHub上的开源项目，硬是把机器学习的底子补了起来。

陈广宇喜欢在社媒分享自己的想法，有次他的分享被美国硅谷的一家初创AI公司CEO看到了。

2025年暑假，通过岗前测试的他独自飞去硅谷，在一个不到10人的团队里实习了七周。

2025年11月，他加入月之暗面实习，先在内部48小时黑客松里拿了冠军，然后一头扎进了那篇论文。

有意思的是，面对铺天盖地的“17岁天才少年”称号，他拒绝所有个人专访，坚持只以团队名义发声。

他说，这不是自己一个人的成果，Kimi是个团队，自己只提出了想法，是团队让它变成了现实，谦虚又成熟。

03

想让孩子进顶级名校，

就要敢让他们在“玩”里长出来

一个13岁、一个17岁；一个做应用、一个攻科研；一个在读初一，一个刚从国际高中毕业；一个在赚钱，一个在写论文。

看起来毫无交集，但把两个故事叠在一起，就会发现其中的底层内核几乎是完全类似的。

这也是在AI时代，我们在为孩子规划成长路径时，最值得思考的地方。

首先，从兴趣出发，在“玩”的过程中发现问题并解决问题。

过去我们习惯等孩子准备好了再让他见世面，比如先学完、先考完、先拿到文凭。

但这两个孩子的经验是反的，他们都是半成品状态就被推了出去，然后在真实反馈里快速修正。

两人没有先花十年学习再动手，均是遇到了真实且具体的小麻烦，就立即上手找工具解决它。

在知识可以随时调用的时代，“我想要什么”变得比“我记住了多少”更值钱。

学习技术，然后去解决问题的教育逻辑，完全被颠倒为，先发现了问题，再用AI解决。

教育规划也是如此。别急着问孩子想学什么，可以先问问孩子最近被什么问题困扰。

一个孩子能不能发现问题，比会不会解题更值得关注，因为AI时代不缺答案。

日常生活中，少问“今天学了什么”、多问“今天有没有觉得哪里别扭、哪里麻烦”，后面这个问题，才是在训练更为稀缺的能力。

但想要让孩子成为一个善于发现问题的人，前提是给他们见识真实世界的机会，不要埋头刷题。

现在美本申请同质化严重，因此在日常生活中，以兴趣爱好为原点更为重要了。

让孩子不断探索，试错，去跌倒爬起来，这样才能有真实的体悟后，做出真正有个人魅力和特色的活动，进而让招生官眼前一亮。

其次，家长要敢放手和放权，让孩子自己去找到目标和方向

吕思彤经常说自己只不过是在“玩”，玩着玩着就找到了自己想要做的事。

她的妈妈允许她每天玩1到4小时游戏，只是提了一个要求：用英语交流。

看起来是在“放养”，其实是给了孩子一个自己探索的空间。

从玩Roblox到写代码做游戏，再到用AI开发应用，吕思彤的方向不是父母一开始替她规划好的。

她是在一次次尝试中，自己把路走出来了。

陈广宇也是如此。

他走过的每一步，看起来都有些顺势而为。参加黑客松，发现自己对技术感兴趣；去硅谷实习，进一步接触前沿AI；进入Kimi，又从具体的项目中逐渐找到自己真正感兴趣的科研方向。

这一切能发生，学校也给了他足够大的试错空间。

分层教学、几十门选修课，以及相对自由的课程选择，让他可以在正式进入大学之前，就不断尝试不同的东西。

没有人要求他在十几岁就确定未来一定要做AI，也没有人规定他必须沿着某一条标准路线走到底。

反而是因为没有被过早定型，他才有机会在不断尝试中，找到真正想走的方向。

进入AI时代后，职业和技术变化的速度越来越快。

今天最热门的专业，未必是孩子十年后的方向；今天看起来没用的小爱好，也可能在未来某个节点突然与新的机会连接起来。

所以家长在定下大规矩的前提下，要敢让孩子去玩和折腾，去做那些暂时看起来“不务正业”的事。

因为很多时候，孩子真正的方向都是在一次次“我想试试”的过程中长出来的。

个性化、个人化是美本申请中最关键的点，招生官想看到的是，一个孩子真实的兴趣、思考方式，以及他为什么会成为今天这个人。

只有孩子真的在某件事上玩进去、做进去、遇到问题、解决问题，最后留下了一些属于自己的东西。

这样的经历，才很难被复制，才是真正的个性化、个人化。

END

希望今天的文章能给你带来帮助。

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