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在Web 2.0时代(如淘宝、美团),开发者需要处理用户点击、停留时间、购物车等成百上千种零散的数据信息。但在AI时代,99%的数据最终都是一种格式,即Context。没有办法将自己的数据,转换为方便放进大模型上下文里的产品,都将受到极大的挑战。
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结合最新的市场动态,学生在填报志愿时,会受到一些非理性因素的影响。社会上某个专业“热”,他就觉得是好专业,但未必真的适合自己。所以我们也要做好引导。
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。
在这一背景下,在包含公共必修课、专业基础课、专业核心课等原有课程体系基础上,我们新增两部分内容:
从另一个角度来看,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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