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从实际案例来看,在这里,核心活动不再是老师单向讲解由教材固定的知识点,学生被动练习标准化技能。,这一点在https://telegram官网中也有详细论述
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综合多方信息来看,例如,未来的翻译教育,重点可能不再是记忆词汇与语法,而是训练学生如何驾驭AI工具完成高质量翻译,解决机器在文化隐喻、文学性、复杂语境中遇到的难题,从而成为翻译项目的管理者与质量把控者。
进一步分析发现,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”。
从实际案例来看,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。
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