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其次，以翻译为例，机器翻译的准确性与效率已大幅提升，能够处理大量常规的文书、基础对话任务。
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第三，一种认为砍得好，大学教育早该跟上时代，那些容易被AI替代的专业方向，留着就是浪费时间。
此外，这一图景必然重新定义教师的角色。
最后，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。
另外值得一提的是，后者或许更能回答"人机分工时代"的教育命题，也即人的价值，在于提出真问题、定义新标准、进行价值判断，并驾驭工具实现创造性目标。
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