王垚這個人，確實很有水平。
他參加機器人大賽的作品紀弘也專門了解了一下，是個什麼東西呢，大約就跟全地形機器狗差不多的概念，隻不過，王垚是個微型化的，多微型呢，大約螞蚱那麼大。
“我本意還想做的更小的，”王垚說道：“最好直接是納米級彆的，但相關的材料太貴了，定製都找不到地方，所以才作罷。”
“AI結合仿生納米機器人？超前沿科技領域啊！”紀弘感歎道。
不過相比於AI仿生納米機器人，王垚的那個大螞蚱顯然技術含量低了很多，而且他所做的隻是彙編和C的編程這一塊兒，再加上後續的延展思路，才拿的二等獎。
硬件啊、肢體啊這些都是花大價錢定製的，而且也沒有什麼特彆的實用性——顯然這也不是一個窮人家的孩子。
富家子弟也在乎“生化環材”天坑的嗎？難道不是畢業了就回家接班的嗎，那學什麼不還都是一樣？或者直接去學工商管理什麼的！
紀弘沒有打聽這麼**的問題，而是勉勵了王垚一番，生物科技與計算機的集合，紀弘自己確實也是非常看好這個前景的。
如果說計算機和AI是工具和手段，那未來人類如果有機會實現躍遷，能夠依靠的，大約便是生物科技了。
……
一整天的時間，紀弘找了很多成長引航大模型訓練的誌願者，一一聊了聊，發現像王垚這樣對自己認知極為清晰的人是極少的。
大多數學生都像張明振教授說的那樣，上大學之所以選這個專業都說不清楚，甚至直接是被調劑進來的。
被調劑進來之後，他們對這個專業既不喜歡，也不擅長。
而且，這樣的人還不在少數。
“這是個大問題啊！”其實不用調查紀弘也知道，都是從大學階段過來的，哪個專業沒有被調劑的學生啊，屢見不鮮了都。
這也是高等教育比較失位的點之一——這應該也是導致非常多的學生畢業之後就改行不從事本專業工作的因素之一。
據統計，畢業三年，還在從事本專業工作的人不足三成。
這其中還包括醫學、法律等專業性特彆強，一般不會去改行的領域，如果去掉這些，這個比例會更更低。
“其實，問題也沒有你想象的那麼嚴重。”張明振教授了解到相關情況之後，也是對紀弘說道：
“擅長不擅長其實是一個偽概念，除了極少數人，大多數人都是平均的，影響其實並不大。”
“我認可平均這個說法，但是不認可影響不大。”紀弘搖頭：“一個人能有一點兩點特彆擅長，一點兩點特彆差，其他能力可能相對平均。
“但是平均大約就等於平庸，閃光點都被扼殺了，最後所有人都變得一模一樣，這影響還怎麼能叫不大呢？”
“這問題我們當然知道，教育專家也無數次的提起過。”張明振教授歎氣道：
“但以中國億的人口和接近五千萬的大學生數量，對比我們的師資力量和教育資源，是無論如何也做不到精準教育的，隻能批量培養。”
“所以，這就是成長引航大模型的意義啊張教授。”紀弘笑了：“學校負責批量，AI負責精準。
“我覺得，既然讓AI參與學生未來的培養和職業規劃，我們是不是破例提供一些專業調整的名額？”紀弘如此提議道：“如此，才能發揮最大的效能。”
“這個問題，我早考慮過，但還必須保證公平。”張明振教授說道：
“高等教育看似自由，實則很敏感，專業的問題就是最敏感的。任何不公平的事情，都可能引發軒然大波。”
“那簡單，放名額，按考試定。”紀弘絲毫不擔心：
“如果AI綜合得出一個人適合這個專業和方向，那他至少是擅長的，如果連考核都通不過，他擅長個錘子啊，這AI的分析得出的結果也太廢物了。”