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比如，在课程教学中，人工智能可以协助教师生成课程大纲、习题作业等教学材料，还可以答疑解惑；在人才培养过程中，人工智能可以帮助学生训练辩证、批判、创新等思维，形成独立思考和解决问题的能力。在学科建设中，人工智能还能促进新的研究方法和思路的产生，不仅有助于一些新兴学科和交叉学科的孵化，还有助于基础学科、重点学科、冷门学科找到新的生长点。
“每个月工资准时到账，大家心里很踏实。”一个安置房建设项目工地上，一名水电工这样说。这家承建企业通过签订劳动合同、采取实名制管理等方式，确保农民工工资“月结月清”。从持续开展“春暖农民工”“薪暖农民工”等专项服务行动，到加强农民工工资支付监控预警平台建设；从完善企业守法诚信管理制度，到建立健全企业失信联合惩戒机制……为破解农民工欠薪难题，各地通过建平台、强机制、畅渠道，加大工作力度、出台真招实招，治理取得了显著成效。
吴智深先后当选美国土木工程师学会、日本土木学会、国际建筑纤维增强复合材料学会、ISHMII等国外国际学会协会会士，担任可持续性材料及结构国际期刊（IJSMSS）主编以及Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering（CACIE）、Structural Health Monitoring(SHM)等10种SCI期刊的副主编、编委。
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。