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　　　　刘海龙：正如之前我提到的，竞争和淘汰有时不可避免，因此不得不对人作出一定的区分。但是，也有一些区分是不必要的。在不涉及有限资源的分配问题时，高校应当尽可能减少对学生作出区分。所谓“学霸宿舍”“全班保研”，本身都是偶然的，没必要让所有学生都去看齐。而且，过度强调这种案例，也会传递出一种仿佛学习好就可以“一俊遮百丑”的价值观，使学生在单一的评价维度中陷得更深。

北京邮电大学教授 彭木根：实际上我一直认为5G的辐射严格来说是可以忽略的，包括4G的基站辐射也可以忽略。严格来说，真正对人体辐射的不是基站，而是我们的手机，特别是手机信号不好的时候，它的功率发射是满功率发射的，这时候辐射更大，所以老百姓可能忽视了自己身边的小的终端，而更多地去关注一个庞然大物，基站实际上对我们基本没啥影响。

　　　　训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。