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　　　　赵甜芳认为，AI作业的流行，更深层次原因在于传统教育理念与AI时代教育需求尚未匹配。AI工具本质上是信息的汇总器与整合者，由于人工智能普及教育环节中“问题意识”与“事实核查”训练不足，学生对知识的加工与反思，过于依赖AI给出的答案。

“预训练阶段的‘Scaling Laws’已经遇到瓶颈，但推理阶段的‘Scaling Laws’依然有很大机会。”田丰强调，DeepSeek正是在模型推理阶段找到了新解法。业内普遍认为，DeepSeek系列模型的横空出世，为全球通向AI未来开辟了一条新的路径，也给AI大模型的落地普及打开了更广阔的空间。

　　　　童红宁介绍，研究团队历时7年，创制了1万份（约16万个单株）复粒稻诱变株系，最终筛选出2份不簇生突变体株系，从而定位到发生突变的基因。通过进一步解析，研究首次发现，油菜素甾醇可以通过调控水稻穗二级分枝调控穗粒数。田间试验显示，与不簇生的复粒稻对比，该研究采用的一份复粒稻二级分枝多了35.2%，让每穗穗粒数增加了28.2%。