2023研考，有哪些新趋势******

　　光明日报记者 陈鹏

　　12月24日，2023年研考将如期举行。截至发稿前，教育部尚未公布这次考研报名人数。12月23日，中国教育在线发布了《2023研究生招生调查报告》（以下简称《报告》）考生报名呈现哪些新态势？考生结构有哪些特点？

　　报名人数增长率大幅下挫，报考趋向理性

　　《报告》显示，2023年全国考研报名人数继续缓慢增长，但和2022年增长21%的增幅相比，增长率预计大幅下滑，报考日趋理性。

　　与此同时，我国研究生招生规模持续扩大。2011年研究生招生总人数56万，2021年则达到了近120万。十年间，研究生招生总人数翻倍。不过招考录取比保持了相对的平稳，但专业之间差距悬殊，人文社科类招录比远远高于理工科专业，竞争激烈。

　　一些省市报名人数增长明显趋缓，如四川、陕西等地，东北地区则普遍出现下跌，高教相对薄弱省份则出现较大增长，如广西等地。

　　在“考研热”持续升温下，“双非”学校成为报考热门，报名人数快速增长，“逆向考研”成为不少考生的务实选择。

　　名校报名增长停滞，“双非”高校吸引力增强

　　伴随着考研热，高校报名人数总体呈逐年增长趋势，但不同高校表现不一。总体上看，一流大学报名数增长乏力，而“双非”院校异军突起。

　　例如，2023年报考云南民族大学的硕士研究生人数为9486人，比2022年的报考人数增加了3385人。

　　2023年江西农业大学硕士研究生报考人数首次突破5000人大关，达到5087人，比2022年增加1441人，增长39.52%。

　　近几年，江西农业大学硕士研究生报考人数增长迅猛，报考人数从2018年的1029人增长至2023年的5087人，年均增长近65%。

　　学硕招生名额缩减，专硕成报考主流

　　根据教育部印发的《专业学位研究生教育发展方案（2020—2025）》，到2025年，硕士专业学位研究生招生规模将扩大到硕士研究生招生总规模的三分之二左右，成为未来考研报考主流。

　　在专硕扩大的同时，一些高校正在缩减学硕规模。此前，复旦大学、北京大学、西南大学、四川大学等多所“双一流”高校宣布部分专业学硕停招。2022年5月，中国科学技术大学研究生招生网发布公告，宣布自2023年开始停招法学学术学位、新闻传播学学术学位的硕士研究生。

　　从部分高校2023年硕士研究生报考情况看，专业学位硕士研究生报考占比均高于学术学位研究生报人数。

　　招生规模总体不断增长，部分学校增幅较大

　　《报告》认为，总体来看，多数高校硕士研究生招生规模不断扩大，部分学校增长幅度较大。与2022年全国硕士研究生招生计划相比，2023年“双一流”高校招生计划均明显增长。其中，西安交通大学2023年计划招收硕士研究生7500人，相比2022年增加招生计划500人。

（数据来源：各高校网站）

　　研究生教育类型不断优化，专业学位占比继续增长

　　在相关政策的推动下，硕士研究生招生总人数中，专硕招生人数增长明显。2017年起，专硕招生人数突破40万，首次超过学硕招生人数。到2020年专硕招生人数超过60万人，并与学硕招生人数之间差距逐渐拉大。

（数据来源：教育部网站）

　　近十年硕士研究生招生中，专硕占比逐年提升，2020年占比超过60%。

（数据来源：教育部网站）

　　当前，研究生教育的结构类型优化，重点体现在专业学位研究生教育发展方面。教育部最新发布的《专业学位研究生教育发展方案(2020—2025)》的通知指出，支持学位授予单位优化人才培养结构，硕士研究生招生计划增量主要用于专业学位。随着专业学位类别设置的丰富、人才选拔考试方式的完善，专业学位的报考需求也正在不断增强。

　　工学招生人数最多，管理学次之

　　近10年来，我国研究生教育紧密服务“四个面向”战略部署，持续完善学科专业结构、人才培养结构，重点学科领域不断加强。据教育部官方公布数据，理工农医类一级学科博士点从2012年的1944个新增至2575个；“双一流”建设中，理工农医类学科占比达78.5%。

　　从近年各学科研究生招生规模情况看，工学是招生人数最多的学科；其次是管理学；招生人数排名前五的学科依次还有医学、理学和教育学。

　　2020年研究生招生总量较上一年增长20.73%。从各学科增长率方面看，农学是增长率最高的学科，达到了31.85%。其次是医学，招生人数增长率达到了29%。

（数据来源：教育部网站）

　　硕士研究生招生方面，从近三年的情况看，理工农医类招生总人数也均呈现持续增长态势。

（数据来源：教育部网站）

　　《光明日报》（ 2022年12月24日 04版）

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。