原始标题：问题的力量人工智能的发展在人们的生活，工作风格和思维中发生了巨大变化，并不断改变学术界的研究模型和学术逻辑。如果昨天的学术活动更多地集中在解决，探索和获得答案上，那么现在，当人工智能和各种大型模型出现时，过去很难追求的一些答案似乎更便宜，免费，甚至是“公共福利”产品，这些产品无法触及。更不用说公众可以通过不同的人工智能模型获得所需的不同知识，信息和方法。尽管具有高专业精神和富裕学习的知识分子往往Guma Gumawith人工智能模型是他们自己的研究的工具和助手。但是，人工智能和大型模型似乎也具有某种“偏好”和“ S事实证明，他们的功能和效用通常与每个人有所不同 - 当人们提出一些问题或提供一些指示时，它提供的答案和建议通常是不同的；当人们提供某些任务或要求他们撰写报告或文章时，它提供的文本通常是不同的，并且在质量方面通常具有不同的质量。现象通常与问题的内容和形式相关联。e取向，认知偏好，情感态度和文化培养以及用户对这些问题，指示，他们自己的工作以及他们自己的工作以及他们自己的工作以及他们自己的工作，他们自己的工作，他们自己的工作，他们自己的工作，以及他们自己的工作以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作，以及他们自己的工作以及他们自己的工作以及他们自己的工作以及他们自己的工作以及他们自己的工作以及他们自己的工作以及他们自己的工作以及他们自己的工作以及他们自己的工作，自己的工作，自己的工作，自己的工作，他们自己的工作，他们自己的工作，自己的工作，他们自己的工作，他们，他们自己的，他们自己的工作，他们自己的工作，他们自己的工作，他们自己的工作，他们自己的工作，他们自己的工作，他们自己的工作，他们自己的工作，自己的工作，他们自己的，他们自己的，他们自己的，他们自己的，自己的，他们自己的，他们自己的，他们自己的，以及他们自己的，以及他们自己的，以及他们自己的工作。所有这些确实反映了人类智力与人工智能之间的复杂关系，尤其是影响力和迫使Of差异 - 阅读用户文化关于人工智能和大型模型的有效性的不同，并反映了文化文化模型文化中人工智能或伟大模型的发展的希望和内在关系。它仅具有“问题”在发展人工智能中的力量，并提醒我们注意人文教育在数字时代的独特影响。
1。问题的实际意义
本文中提到的问题是指使用人工智能和大型模型的主要形式之一，包括面对各种混乱和活动时，对人工智能提出的各种问题，要求和指示。这是一个人与人工智能互动的方式。这些问题的答案通常证明了人工智能和各种大型模型的功能和功能。这些操作直接相关达到了效用的规模和科学特征，以及开发的发展以及问题的内容和表达。
知识的历史告诉我们，技术的知识和发展是通过人们对世界的问题获得的。这位德国哲学家曾经教过，科学的发展来自人们对世界的问题，因为“正义不是主要学校的学生，老师愿意说什么，但是在审判部队下的法官已经见证了他们的问题。”中国传统的“研究”包括在研究和询问中，强调了“问题”的含义。毫无疑问，如果不提出有关不同理解事物的问题，就无法完成科学知识。同样，没有这样的问题，人工智能很难发展和发挥有效的作用。如果MGA人工智能和大型模型为社会甚至CRE提供ATE越来越多的新知识，并帮助人们获得解决问题的不同解决方案和想法，因此这种类型的捐赠和帮助的有效性取决于人们的询问能力和水平。如果您不能问或提出好问题，人工智能将毫不犹豫地“鄙视”您。换句话说，在人工智能和大型模型的发展的影响下，如何提出问题，什么样的问题，如何提问等。当然，培养这种类型的质量和提出问题的能力已成为现代教育的重要任务。
2。探究的人文取向
这种类型的询问包括两种主要形式：科学和人文科学。问题的质量和水平不仅取决于科学方法，例如逻辑和解决问题能力的培训，而且还取决于追求，生活品味，认知偏好和语言形式的量。因此，在完全依附的同时有必要强调探究的人文取向。它反映了人民的态度和人格的特征，反映了交流和表达的能力，表现出对知识和好奇心的渴望，以及最终关怀等的价值。它不仅取决于个人知识的类型和数量，不仅取决于特定技术和技术的过程，而且反映了精神世界中的差异；它具有逻辑思维的特性，但还包含许多非逻辑因素和特征。它结合了价值观，一种精神内部张力和文化特征。
探究的人文定位不仅是现有知识系统的解释，而且更重要的是，通过批判性思考，探索现有知识系统和理论定律的界限，然后询问N中知识和理论的变化和扩展EW的可能性；它不仅要求快速地提出答案和方法，而且还从更广泛的角度探讨了特定问题和知识的深厚含义和内在价值；这个问题的人文取向集中在世界和社会中纯粹的外部目的的对象上，更多地介绍了对人类命运和寻求根源的记忆。纳甘甘（Nagangan）的需求是一种直觉和理解，是发现似乎有问题的地区的问题，并找到与彼此之间似乎不相容的不同现象的联系。它表达为一种想象力，改变了知识领域的各种形式，并将沿海人的现实与另一侧的梦想相结合。这是一个吸引力，有一个不稳定的想法，即挖掘某些问题的根源，依此类推。在这个问题中，问题的方向不仅是工具的实际价值，而且最基本的是人性，真理，意义和目的。提出问题的人文定位不仅是强大的人工智能和大型模型，而且还可以作为指导健康和标准的发展智能和不同大型模型的重要基础。
3。“预训练”查询功能
当然，随着人工智能和大型模型的出现，他们可以通过研究加强来逐渐发展所谓的“机器好奇心”，并获得提出假设问题并独立询问的能力。但是，有关人类智力的各种问题，尤其是可能反映人文取向的好问题，有助于“训练”非常重要和出色的人工智能和大型模型的不同产品。
例如，哲学风格的反思性问题可以提高人们对人工智能的语言和技能的理解，增强对某些抽象概念中复杂语义的理解，提高准确性表达和叙事，培养人工智能的逻辑和批判性思维，塑造大型模型的价值，并提高其道德判断和决策能力；文学色彩形式的问题可以提高人工智能和大型模型的语言能力，丰富其写作风格和修辞技术，并增强人工智能和大型输出模型的表达和吸引力；表达信仰的含义可以指导人工智能和大型模型，以渗透到最终的护理水平，将真实问题结合在完美状态，并形成一种超自然的思维方式；文化批评的问题形式有助于丰富人工智能和大型模型的各种储备，发展更丰富的k系统，了解一些历史和文化，以及语义的脚和差异等。智能增强了推理推理原因和影响力的逻辑能力关系并分类发展的历史线索；艺术美学问题的问题将有助于人工智能和大型模型，以提高其美学兴趣，继续超越现实的障碍，然后使能力将语言和文字转换为虚拟空间中的视觉图像，并创建更独特的作品，并创建更独特的作品，它将改善人工智能的艺术品味，并具有出色的模型，如此有趣的模型，如此有趣的模型，如此愉快，如此有趣的模型，如此愉快地如此，以如此的娱乐模型，如此有趣模型，如此愉快的模型，如此愉快的模型，如此愉快的模型和如此愉快的模型。清洁人类的思想等。人性。
4。询问的语言素养
在这种探究的人文定位中，语言培养是Panfurther因素之一。一些专家认为，所谓的大型模型是一种大型语言模型，“其中人类语言的发言人是发展人工智能的最重要目的。相应的设计思想是：要自动从人类语料库中提取语言的基本痕迹，并将其用于自动语言产生。智能和大型模型。副词可以提高他们的情感理解，并在人类情感上共鸣，进一步增强人们的情感，改善人类的情感，改善人类的情感，改善人类的情感，改善人类的情感，改善人民的情感并改善人类的情感。情报和大型模型等。清晰，复杂性，相关性，甚至单词的数量，创新或可能包括的某些偏见，将直接影响人工智能和大型模型的有效性。保加利亚或粗俗的低质量问题可以激发人工智能和大型模型，以产生错误信息，训练不同的大型模型，并影响人工智能的健康发展。
5。这个问题的历史叙事
在提出问题的人文定位中，历史问题特别重要。在漫长的历史中，各种知识和产品由人工智能和大型模型制成的真正具有重要意义；正是在过去，现在和未来的历史延续中，人工智能和大型模型的价值可以真正评估以进行评估，从而增强了“名望”。正如一些学者所说，“只要您从历史的角度看，任何纪律都可以是'人文主义的主题'。” “只要您从历史的角度教书，任何纪律都可以得到方程，重量和大小。”因此，历史叙事应该是人工智能和大型模型叙事的最重要方法之一，因为“叙事形式的适当实施将建立强大的权威，这不仅会揭示我们当前的状况，而且还揭示了我们如何达到这一点。”此外，“将科学作为人文学科教授，以便它可以吸引越来越多的人。”同样，询问来自历史观点可以更好地赋予人工智能和大型模型。这是历史问题的独特价值。
这是询问的力量。它有效地刺激并提高了人工智能和大型模型的有效性和功能，继续丰富和促进thetheir的生长和时间，并合理地领导并控制了它们的方向和价值。这是人文教育的力量。它有效地有助于人工智能和大型模型的健康发展，并使人工智能变得更强大。
（五月 - 塞：Xie Weihe，Tsinghua University的文科高级教授）
（编辑：李·冯，霍·孟吉亚）
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