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首先，现在一些学生毕业找工作，要么专业不对口，要么学的和用的脱节，进入社会不是很适应。培养人才到底怎么才能和市场、产业真正接轨，而不是“各走各的路”？
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其次，例如，不再是教授"新闻写作的五种结构"，更应出现的场景是，某堂课上，师生共同面对"如何为一则关于气候变化的复杂科学报告，制作出能引发不同社群共鸣与行动的多元传播方案"这样的挑战。
根据第三方评估报告，相关行业的投入产出比正持续优化，运营效率较去年同期提升显著。
第三，从业期间，叶坚白负责了多个热门开源项目的研发，比如其主导的AI长期记忆解决方案Memobase，在GitHub上获取了2.6K Stars, 服务了多个知名的AI产品；他曾用1000行代码复现微软2万行代码的GraphRAG算法，在Github上获得了3.7K stars。
此外，这意味着，当用户下一次提出类似需求时，Agent不再需要盲目探索，而是可以直接调取已经验证过的流程，降低了Agent行为的不确定性。
最后，从这个角度看，砍掉旧专业，是为重新配置教育资源，聚焦于AI不擅长或无法替代的领域。
另外值得一提的是，在学生学习过程中，教师的职责是观察、提问、引导反思，帮助学生识别AI产出的偏见与局限，指导他们如何将机器的效率与人类的批判性思维、价值判断、审美直觉相结合。
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