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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。

在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。

本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战，阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践，含根因排障和应急处置案例，还谈了开发中思维切换等认知。

字节跳动的AI编程助手Trae发布2.0版本，新增SOLO模式，支持端到端开发流程。上下文工程热度攀升，能解决AI代码落地问题。Trae迭代快，从基础问答进化为智能体系统。

OpenAI Codex 早期研发者 Calvin French - Owen 在播客中锐评代码智能体，偏爱 Claude Code，称其搭配 Opus 模型写代码速度提 5 倍。他强调上下文管理重要性，还对比了 Claude Code 与 Codex 产品理念差异。

本文以三维各向同性湍流为例，提出面向神经算子的可信度评估框架，考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示，物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。

Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。

微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。

技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。

在AI Infra Summit上，英伟达宣布推出NVIDIA Rubin CPX GPU，专为处理百万token级代码生成和生成式视频应用。它是首款为超大上下文AI量身定制的CUDA GPU，性能强且能效高，预计2026年底推出。