在试点“填满志愿领域深耕多年的资深分析师指出，当前行业已进入一个全新的发展阶段，机遇与挑战并存。
大模型处理文本能力很强，参数量都是千亿级的规模，但向量模型很小，通常只有几十MB的参数量，如果用向量去检索，那么找出来的东西大概率会是断章取义的。因此，真正的进化方向是把决策权还给大模型，让它自己决定深挖哪部分信息。这样Agent才能展现出组合型的推理能力。
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不可忽视的是，其首要角色转变为"高级学习设计师"和"人机协作的教练"。
来自产业链上下游的反馈一致表明，市场需求端正释放出强劲的增长信号，供给侧改革成效初显。
从实际案例来看，我们也反对因人设课。过去有老师擅长什么，就给学生开什么课的现象。我们以学生能力素质提升作为课程开设的核心，而不是以老师的擅长和偏好为前提，这是两套逻辑。如果老师擅长某一门课程，但这门课不是学生需要的，那就不能开。
不可忽视的是，为培养学生的创新性思维，讲课时，许强注重运用典型案例、实践教学等方式。“有机会的时候还会带学生到现场。”许强说，“数智时代，教师的角色应该从知识传授者转变为知识架构者。”
展望未来，试点“填满志愿的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。