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剑桥大学团队提出一种叫无限参数大模型的架构，能把对话中读到的新信息直接写进模型权重，而不是塞进上下文窗口读一遍就扔掉。传统大模型训练完权重就冻结，用户给的纠错只能放进提示词，每次请求重新读一遍。新方案用一个小型超网络，把实时数据转成对基础网络的调整，并持续更新概率信念，让权重随对话推进重新生成。存储量不变，能生成的权重组合却接近无限。评论区有人担心持续学习会让模型滑向不可预测的失控状态，也有人说这本质上是文本生成LoRA适配器的变体，谈不上全新。