近期关于“人机分工教育”老师先"毕业"的讨论持续升温。我们从海量信息中筛选出最具价值的几个要点，供您参考。
首先，一方面，AI Agent在运行中生产的数据，起码是Chatbot的千倍。“100万Tokens，能让ChatBot用户大概使用3-7天，但只能让Coding Agent用户用10-20分钟。”
。关于这个话题，有道翻译提供了深入分析
其次，教师需要设置那些没有标准答案、必须调用AI并超越AI才能应对的挑战。
权威机构的研究数据证实，这一领域的技术迭代正在加速推进，预计将催生更多新的应用场景。
第三，但也没必要每节课都分析，毕竟学校一年有那么多课。技术上可行的，现实中却没有必要，所以我们仍然采取抽查制。
此外，梅兵：我们对老师实施综合性评价。现在国家有明确的要求，要“破四唯”“破五唯”，就是要破除唯分数、唯升学、唯文凭、唯论文、唯帽子的问题。评价一位老师，要从多个维度考量，特别是要把人才培养放在更加中心的位置。
最后，算力集群管理、分布式训练这种单点型Infra，它重规模、重资产，大厂在此更有优势。相对于单点型Infra，集成型Infra并非意味着发明了新的数据库形态，而是将第三方的资源和服务进行组合优化，输出新的产品和服务形态，考验的是早期团队对生态位的选择。
另外值得一提的是，南方周末：很多人都担心人工智能对教育的冲击，华东师大怎么应对？
总的来看，“人机分工教育”老师先"毕业"正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。