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[交流]
基于AI大模型的生化环材领域接收0854电子信息调剂生的探讨
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各位老师、各位同学： 本人085405软件工程，欲调剂生化环材领域，目前发现众多学校的生物与医药、化材、化工专业对0854电子信息类考生持开放态度，值得注意的是有些学校调剂要求仍为“本专业优先”，其次是0854及其分支。 本人掌握gpt、deepseek等大模型的部署，本科阶段掌握生物信息学相关分子动力学计算机模拟实验。本人深刻意识到计算机及ai机器学习等技术对生化环材领域的变革性趋势，作为这场调剂战的亲历者，跟大家分享一些我自己的心得体会。 对于0854的调剂生们，诚然调剂到生化环材是无奈之举，须知0854是“死亡代码”，300分以下几近“无学可上”，选择范围十分局限，而众多生化环材领域的学校如今开放招收0854类，这对于考生来说亦是机会亦是挑战：1)来自生化环材本专业考生的竞争 2)同为跨考生（包括但不限于：机械、光电非0854其他计算机大类的考试）两方面的围剿，调剂竞争压力不输电子信息类专业！ 而各位老师们，一个7-10人的课题组中1-2名计算机类学生已趋于饱和，计算机模拟类高分论文以“干湿结合”为核心，招收0854类学生的weakness在于，他们其中的大部分，没有相关学科的概念，这大大增加了需求分析与沟通的难度，也需要额外花时间去指导学生进行本专业的学习。 诚然，以ai为核心的大语言模型的时代已经到来，算力成本的下降为生化环材领域提供了十足的机遇，如机器学习辅助进行材料分析、化合物推算，算力支撑materials studio及其dft计算等等，生化环材领域亟需更多掌握计算机技术的专业型人才，而矛盾在于，生化环材传统领域学者在学习编程、大模型语言学习成本较高，如底层知识api接口、操作系统原理、计算机网络等。而计算机类人才如上所述，传统科学如化学、材料基础、仪器分析等课程亦为难点。 让我们将话题回到题目的核心：调剂，对于调剂生而言，这是场“至少有个学上”的孤注一掷，对于老师而言，这是个“能够紧随大语言模型发展”的意外之喜。 而调剂生如何能够这场跨专业的调剂战中胜出，则是考生与考生之间、考生与老师之间的一场博弈。 发自小木虫手机客户端 |
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