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”。
有趣的是，Infigratinib最初于2021年获批用于胆管癌，后因适应症开发策略调整而主动撤回。如今，其有望在ACH赛道迎来“第二春”。基于其疗效和口服便利性，BridgeBio在今年的JPM大会上预测，该药Infigratinib将占据ACH治疗市场50%以上的份额。
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Фото: Efrem Lukatsky / AP
“Agent经济学”能否成立，2026年将是关键验证窗口。如果企业开始愿意为AI Agent支付真金白银，而非仅仅将其视为“效率工具”或“成本中心”，那么中下游企业的估值修复将带来巨大的投资机会。反之，如果AI Agent始终停留在“试点项目”阶段，无法实现商业化落地，上游硬件股的估值压缩将远未结束。