ZD至顶网CIO与应用频道 11月30日 北京消息(文/孙博):近几年3D打印技术在传统教学中已悄然兴起,在工程设计、历史、车辆工程等专业得到了不同程度的应用。但尽管这样,3D打印技术在国内市场的发展过程中也有许多不容忽视的困境。教学平台的缺乏、师资力量的薄弱等都制约了技术的更快普及和发展。
为提高3D打印人才培养质量,实现工业转型升级过程中3D打印人才需求,11月27日,工信部人才交流中心与中国盐城市盐都区委、盐都区人民政府共同举办的“长风论坛”在江苏省盐城市召开,共同探讨时下3D打印在教学、人才培养等方面的问题。
人社部直属中国人事科学院研究员孙锐:人才驱动创新发展
这两年随着各种技术发展愈发快速,无论企业还是国家对于人才的需求也呈直线上升态势。人社部直属中国人事科学院研究员孙锐,首先从目前国家出台的多个政策进行了解读。“人才是创新的根基,创新驱动实质上是人才驱动。”孙锐认为,人才已经作为国家的一级战略,驱动创新发展。
2016年3月21日,中央印发的《关于深化人才发展体制机制改革的意见》,其中指出要形成支持人才发展体制机制改革的良好氛围。对此,孙锐建议,最紧要的是要转变政府部门观念,放开包括人才招聘、薪酬、工资总额、人员调配等在内的,用人单位的自主权。接着,在此基础上还需要构建具有国际竞争力的引才、用才机制,支持引进人才的同时深度参与国家计划项目。
先进三维喷印装备研究所所长王运赣:不同学生,3D打印的教学各不相同
“3D打印是创新的重要基础。3D打印使创新思维快速成为创新现实。”一上来,华中科技大学教授、先进三维喷印装备研究所所长王运赣探讨了3D打印技术和创新二者之间的关系。
“什么是创新,我查过有很多的定义,选了一个最简单的,创新就是突破,不用常规的办法。”王运赣说,创新并不分大小,创新的思维需要学生从小培养。而对于3D打印的创新教育来看,不同学习对象应有不同的创新要求和教学重点。
例如,针对不同城市、不同阶段的学生,3D打印教学侧重不同,对于幼儿、中学生以及大学生来说,重点应该从热爱创新、学会创新和领会实践三个方面的逐步过渡。此外,不同学习对象应该使用相应的3D打印工具。会上,王运赣介绍了针对幼儿的橡皮泥打印机、针对中学生的3D巧克力打印机、以及针对大中学生的结实耐用3D打印培训实践机。
江苏省盐城技师学院党委书记顾强生:中国制造与技工院校创新发展的思考及探索
“制造业转型关键就是创新,创新是中国制造的生命,也是我们职业教育的永恒话题。”江苏省盐城技师学院党委书记、研究员顾强生从盐城技师学院校的创新发展出发,提出了几点思考。
顾强生提到学院的第一个创新,是通过淘汰落后专业、改造升级老专业,将专业和资源重新整合,形成新的二级学院。据介绍,目前已经计划开设包括智能制造、电气工程、汽车技术、信息技术等在内的七个二级学院。
与此同时,与世界等多所院校的合作也是未来江苏省盐城技师学院的重点之一。“国际合作交流办学,可以将国内职业教学的标准与国际接轨,满足产业发展升级的需求。”顾强生说道。
另外在顾强生的演讲中,他谈到的最后一个计划,也是打造创新发展的亮点,是正在筹建的3D打印学院。由政府部门主导,专家学者领衔,目标打造3D打印研发基地,培训人才、研发3D技术,从而实现助推高新技术产业的发展。
3D打印联盟秘书长余金湖:职业院校3D打印的人才培养体系
谈完了人才的重要性,又探讨了3D打印的教学特点,3D打印联盟秘书长余金湖详细介绍了目前职业院校3D打印的人才培养体系。
余金湖说,从3D打印技术教育培养大纲中来看,中小学应主要以培养兴趣为主, 而针对职教,目前应该培养起包括三维建模、工艺制造、设备维护在内的,三方面的专业技能。例如,通过建立起3D打印专业课程体系设计方案,以及3D打印专业师资培养计划,实现3D打印教学的一体化。
最后,针对当前3D打印人才培养方面,余金湖提了5点建议:一定要了深入解产业和需求、企业要承担责任、产学研常态化和系统化、成立专业化的职业教育指导咨询机构、政府要担负起其应有的责任。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。