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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。
“近些年，新疆加快推动具备高产潜力的小麦、玉米等重大新品种应用，也是推动粮食增产的重要因素。”耿洪伟说。2023年，新疆一批优选粮食作物品种创出多项全国大面积高产纪录，冬小麦千亩连片实收单产782.9公斤，刷新全国大面积单产最高纪录；百亩实收单产880.3公斤，创新疆单产最高纪录；玉米百亩方、千亩方、万亩方、十万亩方单产分别创出1545.94公斤、1427.66公斤、1300.67公斤、1117.4公斤全国大面积高产纪录。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
“我一直给公司和董事会建议，不要小瞧中国的本土供应商，一定要认真对待。如果我们的某一个产品在中国市场上争不过国内供应商的话，那么五年以后这家供应商会在全球市场给我们造成很大的麻烦。”陈玉东说到，现在汽车行业已经在迈入智能化时代，大家都在一个起跑线上，中国的零部件厂商未来在全球也会有一席之地，十年内中国有可能会诞生本土的“博世”。