斯坦福教授李飞飞对AI教育的核心观点可总结为以下三方面，结合其最新研究与实践动态：
一、教育理念：培养解决"北极星问题"的能力
l 学术定位：建议学生选择与工业界不冲突的"根本性问题"，如空间智能、跨学科AI等方向，这些领域"与芯片数量无关"但能推动重大突破。
l 跨学科融合：强调科学发现与AI结合的价值，认为"带着好奇心攻读研究生的人会真正享受学术过程"。
l 长期主义：在技术快速迭代的背景下，鼓励学生保持"从零开始"的心态，专注基础研究而非短期热点。
二、技术方向：空间智能与3D世界建模
l AGI关键路径：提出"没有空间智能，AGI就是不完整的"，认为理解/生成/推理3D世界是AI教育的核心课题。
l 实践案例：其团队开发的Marble模型已实现单图生成可交互3D世界，该技术被纳入斯坦福AI课程实验项目。
l 数据挑战：指出当前3D建模面临高质量数据缺失问题，呼吁教育体系加强多模态数据采集与标注能力培养。
三、产业趋势：小模型与产品化思维
l 教育启示：根据《2025年AI指数报告》，建议学生关注"小模型崛起"趋势，掌握LoRA微调、量化等轻量化技术。
l 商业敏感度：强调"产品体验比模型参数更重要"，提醒教育需平衡技术深度与用户需求理解。
l 安全伦理：将AI安全纳入教育框架，认为"透明性评估"应成为AI人才的核心竞争力。
引用链接：
1.李飞飞「官方」建议:高校学生应追逐AI「北极星」问题 - 学术头条
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