除了模型能力大幅提升，Kimi K2.5模型爆火的另一个原因，在于其独特的Agent技术，其“Agent swarm”功能能自主调度多达100个分身并行处理1500个步骤。
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另一方面，吴德沛把更多精力投入到调研。去年全国两会前，他围绕创新药可及性展开系统调研，走访医疗机构、药企和保险机构，与国家医保局、国家卫生健康委、金融监管部门等多方交流，梳理创新药从研发到支付的堵点。“单靠基本医保，很难承载高值创新药支付需求，必须让商业保险参与进来。”围绕这一目标，吴德沛反复完善建议，提出建立“基本医保+商业保险+社会救助”的衔接机制，推动编制商业健康保险创新药品目录，多次参与专题座谈并持续跟踪政策进展。吴德沛说：“履职不是提完建议就结束，而是要持续跟进。”
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其次，大模型的记忆能力有缺陷：大模型在训练时“记住”了大量知识，但训练完成后并不会在使用中持续学习、“记住“新知识；每次推理时，它只能依赖有限长度的上下文窗口来“记住”当前任务的信息（不同模型有不同上限，超过窗口的内容就会被遗忘），而无法像人一样自然地维持稳定、长期的个体记忆。但在真实业务中，我们需要机器智能有强大的记忆能力，比如一个AI老师，需要持续记住学生的学习历史、薄弱环节和偏好，才能在后续的讲解与练习中真正做到“因人施教”。。夫子对此有专业解读