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在这种情况下，引入作者答辩(bian)也是无(wu)效的(de)，因为专(zhuan)业细分的条件下，搞非同行专家答辩是无效的，互相不(bu)了解也不理解。在(zai)这种情况下，可以(yi)利用东西部地区协作和中央定点帮扶机制，在全国范围内找到各个专业的(de)同行专(zhuan)家，建立(li)同行专家数据库，采用线(xian)上线下相结合的方(fang)式进行同(tong)行答辩来评议学(xue)术水平(ping)。

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4月的罚款源于苹果合同中对引流行为的禁令🥥🥦，Meta也因类似违规被罚2亿欧元。苹果同时正在抗辩欧盟要求其向竞品技术开放iOS系统的命令🥕💛🥔，凸显“守门人”企业适应新规的艰难谈判。

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对于面向本科生的计算机通识教(jiao)育，钱卫宁认为，不需要什么课程都强行加入AI，非工科专业的学生掌握一(yi)定的编程思维即可。“编程思维是非常必需且基(ji)础的，这其实教的是怎样解决问题，怎么跟机器打交道(dao)，怎样让(rang)机器（也包括人工智能）为人所用。这是进一步(bu)培养数字素养、学习人工智能技术和知识的基础。”在(zai)钱(qian)卫宁(ning)看来，有良好的编程思维的人能够更清晰地知道如(ru)何(he)向AI大模型输入指令准(zhun)确的提示词，而这才是真正地用好AI。

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1、总的来说，回归以作者为中心的学术评价体系，核心是看作者的真实水平和实际贡献👘💞，而不是看发表论文的载体，甚至与发表与否无关👿。需要明确的是：人才评价与作品评价是两回事——作品不能完全代表人才水平，人才水平再高也不能没有作品🥻🥕👞🧄，当然作品形式可以多样化，包括论文、专著👝👘🥿🥕🩲、随笔😡、杂文、课件💖、讲课等等🍉🍆。

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