完全就是个无解的问题啊！

……

一个小时后，纪弘伸了个懒腰，起身道：“领导们，再看看吧。”

“这么快？”有人惊呼出声。

在场的有专业的也有不专业的，专业人士更是清楚，人工智能的训练过程是漫长的，尤其是大模型，需要的时间甚至旷日持久。

即便有一千张卡的智算中心，想要更新一个版本也不可能有那么快啊！

“这就是类思维模型的最大优势了。”纪弘像是看出了他们的疑惑：“不仅不需要海量数据，更不需要旷日持久。

“所需要的算力也更少，大约是大模型训练的千分之一甚至更少的算力，而且由于【决策能力】的直接参与，训练效果也更好。”

很多人似懂非懂，但都不约而同的点了点头。

成长引航模型怎么样，在座的所有人其实都已经见识过了——

首批二百名志愿者在昨天已经全部拿到了属于自己的职业建议和培养计划，相关负责老师已经一一把关。

对于大多数学生现状分析仅从表面看，是不存在明显瑕疵的，包括上半年这位同学都是，他给AI这个建议打的评分是超高的9分，证明他本人对此分析是认可的。

所以，昨天没有发现什么问题。

今天的问题，完全是有唯恐天下不乱的一些人在带节奏搞出来的。

而今天，又经过了纪弘的特别训练，它能给出一个什么样的答卷呢？

“看看效果吧。”纪弘也是拿刘威这位同学再次做了演示。

【姓名：刘威】

【职业建议：高端制造人才。】

【仔细、认真、一丝不苟是您的优点，创新、思考、科研是您的短板。您的物理、化学学科较为优秀或有一定天赋。

【适合您的职业：最匹配您的职业是高端制造业中的芯片制造产业。】

【它需要您具备扎实的半导体物理与器件知识，半导体相关制造工艺技术和操作技能。

【需要熟练掌握各种芯片制造设备的使用方法，并准确执行制造流程中的各个环节。】

【推荐您学习硅材料科学、化合物半导体材料、材料学……】

【个人成长路线：工厂技术员→产研工程师→首席工程师→工程院院士】

这个结果，一众人都看呆了——人工智能就是这么训练的吗？效果这么立竿见影的吗？

如果说上一个版本的建议，让人抓到了纰漏进行了一番攻讦的话，那这个版本，已经完全无可挑剔了！

别说这个路线很难，一个人真想要走到顶尖，哪个行业都是不简单的。

你搞研究，进科学院就简单吗？有些人评了一辈子都没评上呢！