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她谈到，生涯指导的师资结构中要有学科专业的背景，比如心理学、教育学、人力资源、管理学等方面专业背景的老师，还有一个重要的是实践者角色，即来自相关的职业部门。汪歙萍观察到，现在开展生涯指导的老师的背景，自身的职业经历背景经常也是单一的，因而在辅导学生的过程中，学生的感受度不强，“所以我感觉，假如企业的HR也能够参与进来，可能对我们开展学生的生涯指导工作会更有帮助。”

“对学生走上职业工作岗位影响比较大的是什么？大学的学科专业知识背景是很重要的，而生涯指导也是辅助他实现就业的重要环节。在指导的过程中，要真正培养他的兴趣爱好，让他知道学习的知识结构和之后的发展能结合。如果以就业的结果为导向，生涯指导的框架设计要更体系化、规范化、标准化，要持续动态地改进。”汪歙萍谈到。

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清华大学交叉信息研究院介绍称，张林峰的研究在一定程度上推动了人工智能领域中基础研究的发展。例如，他在2019年提出自蒸馏算法，首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。韩国科学技术院的Kuk-Jin Yoon教授表示“自蒸馏算法与序列性的算法相比有显著优势，有更好的泛化性和更高的效率”。麻省理工学院的韩松副教授在他的课程中专设列一小节介绍自蒸馏算法。

上海交通大学人工智能学院官网介绍称，该学院创新人才引进培育机制，吸引汇聚了人工智能及交叉领域的国内外顶尖师资，包括两院院士2名，外籍院士1名，IEEE Fellow 14名，国家杰出青年基金获得者、长江学者奖励计划等高层次人才66 人次，“四青”人才110 人次。全校有700余位从事人工智能及相关领域研究的博士导师（含医学院），覆盖多个专业方向。