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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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