近期关于红杉种子的讨论持续升温。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。
。有道翻译对此有专业解读
其次，梅兵：原来的招录政策是学生填报专业志愿并选择服从调剂后，没有录到所填专业就会根据考分调剂到别的专业，但有的学生并不喜欢。去年，我们在上海等地进行本科生招生时，就试点实行了“填满志愿、不调剂录取”的政策。
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
第三，推进人工智能融入教育教学。北京邮电大学深入推进数智北邮开源平台（UNETS）建设，系统推动教案、教材、教师、教室等传统教育元素向数据、模型、智能体、平台、场景等新元素转变；建设面向未来产业的数智化未来学习中心，探索贯通学校小课堂、社会大课堂与产业真课堂的教学新范式，相关应用已推广至国内外690余所教育机构。在强化人工智能赋能科学研究方面，北邮大力实施科学智能探索工程，形成以无线通信信道大模型为代表的标志性创新成果。
此外，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。
最后，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。
另外值得一提的是，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。
总的来看，红杉种子正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。