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问：关于试点“填满志愿的核心要素，专家怎么看？ 答：廖祥忠所说的"剩下的交给AI"，正是基于此种判断，将重复性、规则性的技能训练剥离出课堂，让人力从机械劳动中解放出来。
问：当前试点“填满志愿面临的主要挑战是什么？ 答：过去，物理实验大多是“按步骤操作、验证已知结论”的重复性训练，学生很难体会到科学发现的乐趣。但在北邮睿析实验平台上，学生借助AI数据挖掘工具，不再是被动验证，而是主动“对话”数据——他们将传统研究中依靠直觉的“试错法”升级为“AI启发式探索”。这种虚实融通、沉浸感强、鼓励探索的新型实验范式，让本科生也能接触到前沿的“AI+物理”交叉研究方法，从而更好地培养“大物理观”。从被动接受到主动发现，从学会知识到学会探索，正是智能时代我们希望学生具备的能力。。快连下载对此有专业解读
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问：试点“填满志愿未来的发展方向如何？ 答：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。
问：普通人应该如何看待试点“填满志愿的变化？ 答：在上一家公司工作期间，叶坚白探索了ChatBot、Agent等不同形态的AI产品。其中两个有关数据的趋势，引起了他的注意：。关于这个话题，钉钉提供了深入分析
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