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大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制

大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。

清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。

俄勒冈州立大学教授乔纳森和前 Google X 高管汉斯探讨机器人有无“ChatGPT 时刻”。指出机器人领域难现单一突破，需工程实践、工具配合和数据积累，还从多方面分析了面临的问题。

文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集，再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型，还给出实战路线图和代码示例。

复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。

具身世界模型新一代原生范式登场，GigaBrain-0.5M*在多真实机器人任务中数小时零失误。它依托世界模型，创新引入人在回路机制，研发采用四阶段闭环训练流程，优势显著。

阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。

在多模态大模型发展中，多教师知识蒸馏成提升性能关键，但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架，将模型间“漂移”转化为动态负约束，解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题，工作被 ICML 2026 接收。

在2025骁龙峰会·中国上，宇树王兴兴等大咖畅所欲言。王兴兴指出机器人领域技术路线不同进展慢，建议模型开源，还强调芯片对机器人的重要性；李大海认为端侧模型是Agent核心；勾晓菲谈汽车服务竞争；耿增强呼吁Agent形成行业标准。