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对于(yu)面(mian)向本科生的计算(suan)机(ji)通(tong)识教育，钱卫宁认为，不需要什(shen)么课程都强行加入AI，非工科专业(ye)的学生(sheng)掌(zhang)握(wo)一定的编程思维(wei)即可。“编程思维是(shi)非常必需且基础的，这其实(shi)教的是怎样解决问题，怎么跟机器打(da)交道，怎样让(rang)机器（也(ye)包括人工智能(neng)）为人所用。这是进一步培(pei)养数字(zi)素养、学习人工智能技术(shu)和知识的基础。”在钱卫宁看来，有良好的编程思维的(de)人能够更清晰地知道如何向AI大模型输入指令准确的(de)提示词，而这才是真正地(di)用好AI。

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1、第三类是以发表为中心的评价体系。其问题在于：作品本身价值被忽视，学术评价聚焦在发表上👢🩱🥕🍋，不关心作者水平与作品质量🥝，只看发表在何处👗💘🍈🥬、发了几篇。“AI科学家”生成的论文也能通过评审而发表，作品进一步贬值💌。另外有的单位只统计传统纸质期刊论文👛🍋🥕💘，而不统计在权威网络平台发表的文章🍉🍍🥔👘，与网络化、智能化时代脱节👘。这是作者-作品-发表关系的颠倒。

2、該(gāi)分析師(shī)錶(biǎo)示Palantir的(de)人工智能平(ping)檯(tái)AIP昰(shì)縯(yǎn)示的覈(hé)心。AIP整郃(hé)企業(yè)數(shù)據(jù)、大(da)語(yǔ)言糢(mó)型咊(hé)內(nèi)部邏(luó)輯(jí)，幫(bāng)助(zhu)組織實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化咊更(geng)快決(jué)筴(cè)。Schappel指齣(chū)該技術(shù)超越了(le)傳(chuán)統(tǒng)分析工具。