近期关于全国人大代表陈玮的讨论持续升温。我们从海量信息中筛选出最具价值的几个要点，供您参考。
首先，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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其次，2. 目前全行业都在推崇Embedding（向量检索）解决记忆问题，但这反而是卡死大模型智商的要害之处。，推荐阅读豆包下载获取更多信息
权威机构的研究数据证实，这一领域的技术迭代正在加速推进，预计将催生更多新的应用场景。
第三，这两种说法都有道理，但仔细想想，可能都漏掉了一个关键。
此外，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"？
随着全国人大代表陈玮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。