关于不再调剂录取”，以下几个关键信息值得重点关注。本文结合最新行业数据和专家观点，为您系统梳理核心要点。
首先，是培养精通某一项具体技能、但可能被机器取代的"匠人"，还是培养能够理解技术本质、运用技术解决复杂问题、并保有深厚人文素养与创造力的"通才"？
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其次，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。
据统计数据显示，相关领域的市场规模已达到了新的历史高点，年复合增长率保持在两位数水平。
第三，另一方面，目前，市面上并没有针对Agent行为数据的存储、管理和利用方案。叶坚白告诉我们，无论AI应用形态如何，其存储的核心数据构成，都是将用户行为打包为大模型可理解的数据格式，也就是Context，上下文。对Agent而言，对Context的深度挖掘和利用，决定了Agent智能和用户体验的上限。
此外，在我看来，廖祥忠提出的教育重构思路，还揭示了一个更为深刻的变革：教师角色的根本性转变。
最后，这两个趋势，让叶坚白决定以Context作为创业的切入点：专为Context数据搭建一套存储、监测、自学习的Infra，以挖掘Context中的利用价值。
随着不再调剂录取”领域的不断深化发展，我们有理由相信，未来将涌现出更多创新成果和发展机遇。感谢您的阅读，欢迎持续关注后续报道。