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所以问题可能不是专业本身有没有价值,而是我们在专业里教什么、学什么。
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根据第三方评估报告,相关行业的投入产出比正持续优化,运营效率较去年同期提升显著。
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值得注意的是,大模型处理文本能力很强,参数量都是千亿级的规模,但向量模型很小,通常只有几十MB的参数量,如果用向量去检索,那么找出来的东西大概率会是断章取义的。因此,真正的进化方向是把决策权还给大模型,让它自己决定深挖哪部分信息。这样Agent才能展现出组合型的推理能力。,详情可参考超级权重
值得注意的是,这并不是说对大学老师的要求降低了。我个人觉得,做大学老师的要求其实很高。任何一个职业都有准入标准和系统要求,不能因为拿了一个学者称号、基金项目就“一俊遮百丑”。
从长远视角审视,一方面,AI Agent在运行中生产的数据,起码是Chatbot的千倍。“100万Tokens,能让ChatBot用户大概使用3-7天,但只能让Coding Agent用户用10-20分钟。”
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