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英伟达称DeepSeek-R1是一款具有先进推理能力的开源模型。与直接提供答案不同，DeepSeek-R1的推理模型会对一个问题进行多次推理，通过思维链、共识和搜索方法来生成最佳答案。DeepSeek-R1 NIM微服务在单个英伟达HGX H200系统上，每秒最多可处理3872个Token。DeepSeek-R1是此扩展定律的完美示例，证明了加速计算对于代理AI推理的需求至关重要。由于模型可以反复“思考”问题，因此它们会创建更多输出Token和更长的生成周期，模型质量会不断提高。大量的测试对于实现实时推理和来自DeepSeek-R1等推理模型的更高质量响应至关重要，这需要更大规模的推理部署。R1在需要逻辑推理、数学、编码和语言理解的任务中提供了领先的准确性，同时还提供了高推理效率。
传媒业的经典岗位如记者、编辑、评论员、摄影、摄像、播音、主播、编剧、发行等与内容制作和分发有关的行业岗位都有可能被人工智能所替代。有学者分享过一组数据，在AI替代率最高和最低的各25个职业中，高替代率一列中传媒相关的工作占了9个席位。人工智能大模型的学习能力、创作能力和生产速度太强大了，我们目前看到的仅是冰山一角。从短期来看，媒介技术可以辅助编辑和记者，减少他们的日常任务和重复工作，使得他们能够专注于深入分析类和调查性新闻。但从长远来看，技术应用的目的是减少甚至取代对人类记者的需求，以降低人力资源成本。对此，来自BBC、CNN和路透社的记者已经感受到技术带来的威胁，认为这些技术的应用会减少媒体对人类记者的需求，并刺激行业进行更多的裁员。
在西方，新闻学院是伴随着记者职业化而出现的，似乎从一开始就是为了培养职业化、专业化的记者，来提高记者的职业地位。当代新闻院校有必要拓宽视野，在更宏观的学科背景中把新闻学教育延伸到整个高校的基础教育、通识教育中，嵌入学生学习和思考的底层逻辑，让更多的人接受新闻学的基本教育。例如，麻省理工学院在其下设的比较媒体研究学院开设了面向全校公选的写作课，教授各种写作的形式与技巧，覆盖基本的说明性散文和更高级形式的非虚构写作、小说、诗歌、科学写作、科学技术传播和数字媒体等。在课程方面，麻省理工学院分为三个方向：创意写作、科学写作和数字媒体。全校任何专业的学生，都可以通过相关课程的学习，掌握在不同媒体上撰写文章的知识与能力。再如，清华大学于2008年开设了“全球媒介素养”课程并向全校学生开放，其目的是把这门课变成全校学生的基础课，帮助大学生掌握在全球化背景下利用媒介和信息发展自身的技能。这些尝试和做法，目的都是最大程度地发挥新闻教育的核心优势，把新闻学的思考逻辑嵌入学生看待世界、回应世界的底层思考逻辑中。
教育的原点是人，因此放在教育首位的应该是人的发展、人的完善。新闻学教育尤其需要注重培养学生的认知能力，促进其社会化品质，如好奇心、责任心、沟通能力和倾听能力等，这都是优秀传媒人的核心竞争力。国际21世纪教育委员会向联合国教科文组织提交的报告《教育：财富蕴藏其中》指出：“教育的基本作用是保证人人享有他们为充分发挥自己的才能和尽可能牢牢掌握自己命运所需要的思想、判断、感情和想象方面的自由。”高等教育应注重学生综合能力的培养，帮助他们了解过去、了解现在，学会处理生活与工作中不可避免的变化，使得他们可以发现、解释和导航未来。从这个角度来看，回归教育的本心，就是回归到“人”的培养上，“促进每个人的全面发展，即身心、智力、敏感性、审美意识、个人责任感、精神价值等方面的发展”。新闻学教育的培养目标，也应当回归到促进人的全面发展上来。
