When Thoughts Become Memory: Unifying In-Context Learning and Fine-Tuning首次给出认证规则统一ICL与微调，GPT-2判定正确61,948/64,000流
首次给出认证规则统一ICL与微调，GPT-2判定正确61,948/64,000流
以信息价值认证数据应存上下文还是权重，可指导数据选择与上下文/微调策略，对优化训练推理有参考价值。
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当前主线为：以预测式自监督获得地基表征并走向统一 [1][8]；再借权重复用与高效注意力做低成本改造 [3][16]；优化重心从训练前移到推理时 [4]；最终由智能体 RL 与生产系统承接，落向科学发现 [5][9]。
首次给出认证规则统一ICL与微调，GPT-2判定正确61,948/64,000流
以信息价值认证数据应存上下文还是权重，可指导数据选择与上下文/微调策略，对优化训练推理有参考价值。