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　　　　李政提到，大模型技术驱动的数字教材和学习系统，让线性化的教学和学习过程变得更加灵活化和网络化，每位学生都可以借助大模型技术，构建属于自己的知识系统。如何高效、准确地与大模型进行对话，将成为学生未来需要掌握的学习能力之一。此外，大数据驱动的行业人才需求分析技术，让大规模人才需求调研不再是一个可望而不可即的任务，专业对应的岗位人才需求数量、任职要求等都可以实时爬取和深度分析，支撑专业建设和课程改革的人才需求调研、工作任务与职业能力分析等，都在数字技术的赋能下变得更精准、更有效。

但随着AI技术日新月异的变化，尤其是生成式人工智能（AIGC）的快速发展，其性能在优化的同时也放大了数据安全风险，其可能引发的价值偏见、隐私泄露、虚假信息等问题引起了大众的担忧。“现在很多诊断是由AI来做的，比如你要将GPT用于诊断疾病，我们放心吗？很多时候是不放心的。”皮埃罗·斯加鲁菲说。

　　　　实验结果显示，当模仿了大脑中的神经递质爆发的化学脉冲开始重复，而非简单地延长时（就像脑中的神经元在人们间歇性地学习，而非一次性地填鸭式学习时所表现的那样），这些非大脑细胞是能够做出响应的。具体来说，当脉冲以重复的、间隔的形式传递时，它们能比一次性传递相同的脉冲更为强烈地、更长时间地激活“记忆基因”。