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值得注意的是,《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此,南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出,新质生产力的培育有多种推动力量,其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素,与算力相结合,将衍生形成强劲的数据生产力,成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型,他认为,AI大模型以智能算力作为底座支撑,通过深度学习算法和万亿级别数据的训练,不断迭代,从而形成新质生产力。此外,数据要素在人工智能技术加持下,推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人,可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构,从而形成新质生产力。

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设置什么专业、每个专业招收多少学生、专业人才培养方案制订、课程设置和教学内容设定、实习实训条件建设和实施等,是高职院校人才培养的基础性问题。面对人工智能技术发展,高职院校首先要考虑的是根据产业、职业、岗位变化调整专业设置,停办面向的岗位群需求人员减少的专业。同时,对经过论证保留设置的专业人才培养目标进行重新审视,根据未来产业需要进行调整。

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    “一开始,数智人说话时,身体总是在摇晃,还不会眨眼睛。”华东师大软件工程学院工程师徐刚负责蒋院士数智人的形象驱动部分,他告诉记者,由于蒋院士生前视频资料多为公开场合的讲座、演讲、发言等,表情相对正式,所以机器对其形态进行学习时,往往捕捉不到“眨眼睛”这个动作。后来,团队成员一方面联系家属收集院士的日常生活视频,另一方面修改后台算法,解决数智人说话时眼神和身体不自然的问题。

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