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问：当前试点“填满志愿面临的主要挑战是什么？ 答：从业期间，叶坚白负责了多个热门开源项目的研发，比如其主导的AI长期记忆解决方案Memobase，在GitHub上获取了2.6K Stars, 服务了多个知名的AI产品；他曾用1000行代码复现微软2万行代码的GraphRAG算法，在Github上获得了3.7K stars。，推荐阅读https://telegram官网获取更多信息
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问：试点“填满志愿未来的发展方向如何？ 答：“不真正面对学生，就不能找准当前人才培养存在的问题。”全国人大代表、成都理工大学校长许强说。从教以来，许强一直坚持给本科生上课：“和学生面对面交流，能为我的履职工作提供很多启发和思考。”
问：普通人应该如何看待试点“填满志愿的变化？ 答：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。
面对试点“填满志愿带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。