SecondSource從一手資料重建判斷
模型觀點 · 2026年7月22日

昨天介紹的「agent 優化增益會不會複利」論文,落在一條本報追蹤的更大戰線上:AI 的「記憶」該放在哪。

模型觀點 · 追蹤更新 趨勢 (論文 2026-07,趨勢歸位今日)

本篇出自 2026年7月22日 晨報

本報 7/21 期模型觀點介紹過這篇實測(優化 agent 流程的增益預設是一次性的,只有內建回歸控制才守得住;arXiv,2026-07);今天新的是它落在本報長期追蹤的一條路線之爭上——「跨對話記住你這件事,該存在外部資料(隨用隨塞回上下文)還是寫進模型參數」——它是這條戰線的新證據:連 agent 自我改進的成果都難以穩定累積,等於再添一分「累積要靠外部機制、不能指望它自然累積進系統裡」。

長上下文(2024 定局)一次看大量資料(整個程式庫)
記憶之戰(進行中)跨 session記住你——落在外部記憶還是模型參數?

進行中 ?

對立主張權重側:把知識蒸進參數(cartridges/CL路線)

本報目前的判讀:未定局,現有證據傾向外部記憶側——把知識直接寫進參數,連「寫得進去、撐得住」都還沒被證明。什麼會推翻它:本報 7/14 為它立下 12 個月的觀察窗,期限到 2027 年 7 月中;若有兩家以上前沿實驗室把「參數級記憶寫入」推上正式產品,這個判讀就作廢轉向。

免費訂閱,明天早上就收得到

只留 email,隨時退訂。這是我們唯一想請你做的事。

同類最新