对于关注学生再"入学"的读者来说，掌握以下几个核心要点将有助于更全面地理解当前局势。
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其次，理由也很直白：未来属于"人机分工时代"，教育变革已迫在眉睫，课堂教学必须进行彻底重构。
来自行业协会的最新调查表明，超过六成的从业者对未来发展持乐观态度，行业信心指数持续走高。
第三，2025年初，叶坚白做了第一个产品尝试——Memobase。这是一个瞄准C端Chatbot的记忆解决方案。接入该方案的AI应用，可以在100毫秒以内，根据用户的历史数据，形成用户的画像。基于Memobase得出的用户画像，Chatbot能够生成个性化的回答，提升用户体验。
此外，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。
最后，第一个是跨学科课程包。这个包面向所有学生选修，大约十多个学分。具体选什么，学生可以根据自己的兴趣特长、学业承受能力，以及对未来社会需求的理解来自由组合。比如数学专业的学生，除了本专业的课程，也可以选修化学、物理、社会学、心理学等领域的课程。
另外值得一提的是，但如果教的是AI干不了的东西，那就不是砍不砍的问题，而是怎么教的问题。
随着学生再"入学"领域的不断深化发展，我们有理由相信，未来将涌现出更多创新成果和发展机遇。感谢您的阅读，欢迎持续关注后续报道。