技术热点从LLM转到了Agent，在发生着什么。
- 对于AI的衡量标准，从对话形式的榜单测试，转到了完成现实中具体任务的能力。
- 除了应用scaling law继续推高单个模型的能力上限以外，单模型迭代求解和多模型分工协作的能力提升方式，发挥空间更大。
- AI的自主行为能力（自主思考、自主决策、自主发现、反思）等能力，比执行固定工作流的能力更重要。
- AI context从对话历史上下文，开始拓展到全环境上下文（多模态、多输入源、多背景知识）。
综上，AI正在从实验和研究领域走向生活和生产领域，解决各种应用问题，创造真正的经济价值。
这给我们的提示：
未来并不会有太多做基模的人和有条件做基模的人。计算资源和数据规模，已经构成了准入门槛。做基模研发的投入产出比在变得越来越低。更多的人需要做：1）基模以后的AI能力提升方式研究。2）AI能力封装成AI应用，解决现实问题。