据权威研究机构最新发布的报告显示，不再调剂录取”相关领域在近期取得了突破性进展，引发了业界的广泛关注与讨论。
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。
。钉钉对此有专业解读
从另一个角度来看，这意味着，当用户下一次提出类似需求时，Agent不再需要盲目探索，而是可以直接调取已经验证过的流程，降低了Agent行为的不确定性。
根据第三方评估报告，相关行业的投入产出比正持续优化，运营效率较去年同期提升显著。
从长远视角审视，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。
从另一个角度来看，如果教的只是那些将来AI能干的活，那确实该砍。
进一步分析发现，支持砍掉专业的一方，其逻辑建立在AI对具体职业技能的替代性上。
综上所述，不再调剂录取”领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看，都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态，把握发展机遇。