WT快讯

深潮 TechFlow 消息，4 月 24 日，Bitget Launchpool 项目 Canton（CC）现已开放投入，总奖池 1,800,000 枚 CC，锁仓时间截止 5 月 1 日 18:00（UTC+8）。本轮 Launchpool 共开放 3 个锁仓池，其中：

BGB 锁仓池

空投总量：1,540,000 CC

VIP 用户锁仓上限：50,000 BGB

普通用户锁仓上限：5,000 BGB

USDGO 锁仓池

空投总量：130,000 CC

个人锁仓上限：500,000 USDGO

CC 锁仓池

空投总量：130,000 CC

个人锁仓上限：3,000,000 CC

深潮 TechFlow 消息，4 月 24 日，据新华社报道，以色列国防部长卡茨 23 日在一段视频声明中放话，称以色列已准备好重启对伊朗的军事行动，以军已做好防御和进攻准备，目标也已标定。卡茨称，以色列正在等待美国“开绿灯”，以“彻底消灭伊朗政权”，以军已准备好对伊朗“最脆弱的地方”进行“毁灭性打击”。

以色列第 12 频道电视台报道说，卡茨当天在以军总部主持一次特别形势评估会议，以军高级将领和国防机构官员参加了会议。卡茨在会后称，以军已做好充分准备，随时可重启对伊朗军事行动，作战方案包括打击伊朗最高领导层的“接班人”、伊朗重点能源和电力设施、经济基础设施等，将使伊朗倒退回“黑暗的石器时代”。

深潮 TechFlow 消息，4 月 24 日，据链上分析师 余烬（@EmberCN ）监测，去年 11 月从 Balancer 窃取约 9800 万美元资产的黑客今日正通过 THORChain 将 ETH 兑换为 BTC ，目前已将 7000 枚 ETH 兑换为 204.7 枚 BTC ，价值约 1588 万美元，且仍在继续。另据披露，该地址目前在以太坊链上持有 1.5 万枚 ETH ，价值约 3465 万美元，在比特币链上持有 204.7 枚 BTC 。

深潮 TechFlow 消息，4 月 24 日，中国人民银行、工业和信息化部、市场监管总局、金融监管总局、中国证监会、国家知识产权局、国家网信办、国家外汇局联合发布《金融产品网络营销管理办法》，自 2026 年 9 月 30 日起施行。办法明确，除金融机构及依法受托的第三方互联网平台外，其他组织和个人不得开展金融产品网络营销；任何机构和个人不得为非法金融活动提供网络营销服务或便利，明确将虚拟货币发行交易、非法外汇保证金交易等纳入非法金融活动范围。

深潮 TechFlow 消息，4 月 24 日，据 CoinDesk 报道，印度正通过约 10 个福利项目试点推动数字卢比应用，将部分约 800 亿美元的补贴与食品福利通过 e-rupee 发放，以减少资金流失和腐败，并为央行数字货币提供更明确的使用场景。与此同时，印度储备银行正推动在 2026 年 BRICS （金砖国家）峰会上提出跨成员国 CBDC 互联方案，以提升跨境贸易结算效率并降低对美元的依赖。目前， e-rupee 用户约 1000 万，累计交易额约 36 亿美元，规模仍明显低于印度每月处理约 3000 亿美元交易的 UPI 系统。

作者：克洛德，深潮 TechFlow

深潮导读：Tether 于 4 月 23 日配合 OFAC 和美国执法机构，冻结 Tron 链上两个钱包共计 3.44 亿 USDT，创下单次冻结金额历史纪录。此举在伊朗制裁执法加码、Drift Protocol 被盗 2.85 亿美元后 Circle 冻结不力遭批等背景下发生，再度将稳定币发行方的「一键冻结权」推上舆论风口。Tether 累计已冻结超 44 亿美元资产，但其约 1890 亿美元流通量至今未接受过全面审计。

稳定币史上最大单笔合规冻结落地。

4 月 23 日，Tether 发布声明确认，已配合美国财政部海外资产控制办公室（OFAC）及多个执法机构，冻结 Tron 链上两个钱包地址的 USDT，合计金额超过 3.44 亿美元。区块链安全公司 PeckShield 率先在链上识别出两个被拉黑的地址：TNiq9…QZH81 持有约 2.129 亿美元，TTiDL…pjSr9 持有约 1.313 亿美元。

Tether 表示，冻结行动基于美国当局共享的情报，涉及制裁规避、犯罪网络或其他非法活动，但未披露具体调查对象或涉案性质。区块链分析公司 AMLbot 称，这两个地址曾出现在与诈骗相关的文件中，其中一个与伪造的 750 亿美元合同有关，另一个涉及承诺 10%即时回报的比特币换 USDT 骗局。

历史最大单笔冻结，规模接近前纪录的两倍

这是 Tether 有记录以来金额最大的一次单笔冻结行动，几乎是今年 1 月那笔 1.82 亿美元冻结的两倍。

Tether CEO Paolo Ardoino 在声明中表态称，USDT 不是非法活动的避风港，当发现与受制裁实体或犯罪网络的可信关联时，公司会立即采取行动。他还暗指了竞争对手 Circle 在 Drift Protocol 事件中的迟缓反应，称「近期事件已表明，当平台未能迅速行动时，执法就会瓦解，用户就会暴露，信任就会流失。」

据 Tether 披露的数据，公司目前与 65 个国家超过 340 个执法机构合作，已协助超过 2300 个案件，累计冻结资产超过 44 亿美元，其中 21 亿美元与美国执法直接相关。此前较大规模的冻结包括：2023 年 11 月冻结约 2.25 亿美元（涉及东南亚人口贩运和杀猪盘调查）、2026 年 1 月冻结约 1.82 亿美元（五个 Tron 钱包）。

制裁背景：伊朗、毒品网络与 OFAC 执法升级

据 The CC Press 报道，此次冻结在 OFAC 伊朗相关制裁框架下执行。这一时间节点意义重大。

同日（4 月 23 日），美国财政部宣布制裁 23 个与 Sinaloa 贩毒集团相关的个人和实体，涉及一个从亚洲采购芬太尼和冰毒前体化学品的复杂供应链网络。尽管该制裁行动与 Tether 冻结并非同一案件，但两者均指向同一个政策方向：美国正在全面升级对加密货币通道的制裁执法力度。

伊朗方面，利用 USDT 规避制裁的规模近年急剧膨胀。据 The Block 今年 1 月援引 TRM Labs 的调查报告，两家在英国注册的交易所 Zedcex 和 Zedxion 实际为 IRGC（伊朗伊斯兰革命卫队）提供金融通道，2023 年至 2025 年间处理了约 10 亿美元的交易，其中 56%为 IRGC 关联交易，几乎全部使用 Tron 链上的 USDT 结算。IRGC 关联交易量从 2023 年的 2400 万美元暴增至 2024 年的 6.19 亿美元。

美国参议员 Richard Blumenthal 曾公开称 Tether 是 IRGC、受制裁伊朗银行和伊朗武器制造商的「关键洗钱工具」。今年 3 月，Tether 还冻结了与 IRGC 和胡塞武装相关网络关联的 676 万美元 USDT。

社区质疑你的币从来就不是你的

不过，围绕此次 3.44 亿美元冻结的具体归因仍存争议。

据@asvanevik（Nansen CEO Alex Svanevik）在 X 平台发布的链上分析，被冻结地址所涉网络自 2021 年开始运作，与土耳其交易所 Paribu 存在资金往来，但与已知的 IRGC 钱包仅有约 150 万美元的交易记录，占被冻结总金额的 0.4%。Svanevik 将该网络与 IRGC 的归因可信度评估为 40%-50%。

同时，加密社区的反应呈现明显分裂。

加密媒体 TFTC 直接写道：「Tether 一键冻结了 3.44 亿美元。你的稳定币从来不是你的稳定币。」该媒体将此事件作为比特币不可审查性的反面教材，强调比特币没有发行方、没有合规柜台、没有中间人能冻结余额。

链上数据佐证了这一担忧的现实基础。USDT 智能合约在每条支持的链上都内置了黑名单功能。一旦地址被列入黑名单，相关代币即便在链上可见，也无法被转移、兑换或赎回。截至目前，Tether 已在 7000 多个钱包上冻结了超过 33 亿美元的 USDT。

另一方面，监管派认为这恰恰证明了稳定币可以成为有效的合规基础设施。与现金不同，公链上的每一笔交易都可追溯，发行方的冻结能力为执法提供了传统金融难以企及的速度和精度。

在监管合规与去中心化理想之间，稳定币正走向一个越来越清晰的混合模式：

去中心化的基础设施上，运行着中心化的控制权。

深潮 TechFlow 消息，4 月 24 日，RWA 杠杆解决方案 3F 完成 400 万美元种子轮融资，Maven 11 领投，F-Prime、Metalayer Ventures、GSR、Susquehanna Crypto、Gate Ventures 等参投。

作者：克洛德，深潮 TechFlow

深潮导读：美国司法部周四逮捕陆军特种部队上士 Gannon Ken Van Dyke，指控其利用参与突袭委内瑞拉总统马杜罗行动中获取的机密信息，在 Polymarket 上以 3.3 万美元本金押注马杜罗下台，净赚逾 40.9 万美元。这是美国司法部起诉预测市场内幕交易的第一案，也是美国商品期货交易委员（下称 CFTC）首次动用「艾迪·墨菲规则」对滥用政府非公开信息的行为提起指控。

一名参与抓捕马杜罗军事行动的美国特种兵，用机密情报在预测市场上押注获利 40 万美元，如今自己也成了被告。

据美国司法部 4 月 23 日公告，陆军特种部队上士 Gannon Ken Van Dyke（38 岁，驻北卡罗来纳州布拉格堡）因涉嫌利用机密信息在预测市场 Polymarket 上交易获利，被联邦当局逮捕并起诉。起诉书显示，Van Dyke 参与了代号「绝对决心行动」（Operation Absolute Resolve）的策划与执行，该行动于 2026 年 1 月 3 日凌晨在加拉加斯将委内瑞拉总统马杜罗及其妻子拘捕。

据起诉书，Van Dyke 于 2025 年 12 月 26 日开设 Polymarket 账户，12 月 27 日至 1 月 2 日期间共下注 13 笔，总投入约 33,034 美元，全部押注「是」方向，涵盖「马杜罗 1 月 31 日前下台」「美国入侵委内瑞拉」「美军进入委内瑞拉」「特朗普对委内瑞拉动用战争权力法案」四个合约。

最终净利润约 409,881 美元。其中最大单笔下注为 32,537 美元押「马杜罗 1 月 31 日前下台」，回报率 1,242%，获利 404,222 美元。

首案落地：司法部与 CFTC 双线出击

这是美国司法部首次对预测市场上的内幕交易提起刑事诉讼，也是商品期货交易委员会（CFTC）首次对事件合约中的内幕交易提起指控。

CFTC 同步在纽约南区联邦法院提起民事诉讼，要求 Van Dyke 返还利润、支付民事罚款，并永久禁止其参与期货交易。CFTC 主席 Michael S。 Selig 在声明中表示，被告的行为危害了美国国家安全并将军人的生命置于危险之中。

Van Dyke 被控五项联邦罪名：三项违反《商品交易法》（每项最高 10 年监禁）、一项电信欺诈（最高 20 年监禁）、一项非法货币交易（最高 10 年监禁）。

这一案件的法律依据尤其值得关注。据 Axios 报道，CFTC 援引的是所谓「艾迪·墨菲规则」（Eddie Murphy Rule），该规则源自 2010 年《多德-弗兰克法案》第 746 条，因电影《交易场所》（Trading Places）得名，明确禁止利用窃取或滥用的政府非公开信息进行商品交易。

事后销毁证据未果，Polymarket 主动配合调查

起诉书还揭示了 Van Dyke 在下注获利后的掩盖行为。

行动当日（1 月 3 日），Van Dyke 即提取了 Polymarket 账户中的大部分收益，将其转入一个海外加密货币金库，随后存入一个新开设的在线券商账户。1 月 6 日，当媒体和社交平台开始报道 Polymarket 上与马杜罗相关合约的异常交易时，Van Dyke 要求 Polymarket 删除其账户，谎称已失去注册邮箱的访问权限。同日，他还将加密货币交易所账户的注册邮箱更改为一个非本人名下的地址，该邮箱早在 2025 年 12 月 14 日便已注册。

据起诉书，行动结束数小时后，一张 Van Dyke 的照片被上传至其 Google 账户。照片显示他身穿美军作战服、手持步枪，与另外三名军人站在一艘军舰的甲板上，背景为海上日出。

Polymarket 在 X 平台发布声明称，公司在发现一名用户利用机密政府信息交易后，主动将此事转介司法部并全程配合调查。Polymarket 首席法务官 Neal Kumar 表示，该平台并非匿名的，用户会像这个人一样被找到。

预测市场内幕交易隐患远不止马杜罗一案

Van Dyke 案并非孤例。围绕 Polymarket 的内幕交易质疑已形成系统性压力。

今年 2 月，以色列当局逮捕并起诉一名预备役军人和一名平民，指控二人利用以色列对伊朗军事行动的机密信息在 Polymarket 上获利。

3 月，一个用户名为「Magamyman」的账户在美以联合空袭伊朗前约 71 分钟开始下注，最终获利约 55.3 万美元。

而就在昨天，有人用吹风机对法国戴高乐机场附近的温度传感器进行加热，从而影响气象站报出的巴黎天气数据，并且在预测市场上的天气预测中进行获利。

特朗普周四在白宫被记者问及此案时表示，这就像 Pete Rose 赌自己的球队赢。他随后补充称，全世界不幸已经变成了某种赌场，并表示对预测市场上的此类押注并不感到满意。

预测市场的合规困境在于，Polymarket 的国际站点运行在 Polygon 区块链上、设置在美国监管范围之外，用户通过 VPN 即可访问。尽管 CFTC 去年批准 Polymarket 在美国境内运营，但其美国站点尚未完全上线。

特朗普家族也与 Polymarket 存在商业关联。总统之子 Donald Trump Jr。担任 Polymarket 顾问，其风投公司 1789 Capital 已向该平台投入数百万美元。

作者：克洛德，深潮 TechFlow

深潮导读：三星电子工会 4 万人在平泽厂区举行史上最大规模集会，要求将营业利润的 15%作为奖金发放，人均约 5.8 亿韩元（约 40 万美元）。管理层以 10%方案回应遭拒，工会宣布 5 月 21 日起罢工 18 天。对面的 SK 海力士，刚交出史上最强季报，员工预计全年奖金人均 6.7 亿韩元，三星芯片工人的薪酬落差已成人才争夺战的导火索。

AI 芯片热潮让韩国两大存储巨头赚得盆满钵满，但利润分配的矛盾正在三星电子内部剧烈爆发。

4 月 23 日，超过 3 万名三星电子工会成员涌入公司位于韩国平泽的主力芯片工厂园区，举行该公司历史上规模最大的一次劳工集会。工会方面称参与人数约 4 万人。据路透社和 TechCrunch 当日报道，工会核心诉求是：将营业利润的 15%作为绩效奖金池发放给芯片部门员工，取消现行 50%的奖金上限，并将基本工资上调 7%。若按分析师对三星 2026 年全年营业利润约 300 万亿韩元的预测计算，15%的分配比例意味着总计约 45 万亿韩元的奖金池，芯片部门约 7.7 万名员工人均可获约 5.8 亿韩元（约 40 万美元）。

三星管理层并未完全拒绝对话。据韩国 ZDNet 等媒体报道，公司提出了 10%的营业利润分配方案、6.2%的基本工资涨幅，以及优惠住房贷款等附加福利，并承诺半导体部门员工的总薪酬将超过竞争对手。工会对此予以拒绝。

18 天停工可能搅动全球存储芯片供应

若双方无法达成协议，工会已宣布从 5 月 21 日起发起为期 18 天的全面罢工，持续至 6 月 7 日。据 Euronews 报道，工会估算罢工每日将给公司造成超过 1 万亿韩元（约 7.2 亿美元）的损失。

工会主席崔承浩在集会现场通过吊车上方的扩音器喊话：「让薪酬透明化，取消奖金上限！」

这是三星电子历史上规模空前的罢工行动。2024 年，三星工人发起了公司 55 年历史上的首次罢工，但仅持续约三天，对生产影响有限。

这一次，工会明确表态将以更大力度施压。三星方面已于上周向法院申请禁止工会在罢工期间进行所谓的「违法活动」。

据路透社报道，韩国企业分析机构 Leaders Index 负责人朴柱根预测，双方最终可能达成妥协，因为长期罢工一旦引发公众反感，将对工会不利。集会当天，三星股价不降反升，收涨 3%至历史新高，显示市场暂时并未恐慌。但在工厂对面的马路上，部分股东聚集抗议，指责工会在公司关键时刻「拖后腿」。

SK 海力士「彩票奖金」刺痛三星工人

三星工会的愤怒，很大程度上来自与 SK 海力士的直接对比。

就在集会同一天，SK 海力士公布了史上最强一季报：营收 52.58 万亿韩元，营业利润 37.61 万亿韩元，营业利润率高达 72%，均创历史新高。据 Seoul Economic Daily 4 月 24 日报道，仅凭一季度业绩，SK 海力士每名员工已锁定约 1.09 亿韩元的奖金。按分析师对该公司全年营业利润 230 万亿韩元的预测，加上其「营业利润 10%作为奖金池、无上限」的政策，全年人均奖金预计将达到 6.7 亿韩元（约 49 万美元）。韩国媒体已将其称为「彩票奖金」。

SK 海力士于 2025 年 9 月取消了奖金上限，并将营业利润的 10%直接挂钩员工绩效。该公司 2025 年实际发放的人均奖金约 1.4 亿韩元，2024 年为 7000 万韩元。而三星在 2024 年因芯片部门亏损，全年未发放任何绩效奖金。

据 Korea Herald 报道，三星工会主席崔承浩透露，过去四个月已有约 200 名员工跳槽至 SK 海力士。工会自己的测算显示，在同等薪酬制度下，三星芯片部门员工的奖金不到 SK 海力士的三分之一。这种落差在 SK 海力士招聘说明会上已产生直观效果：据 Seoul Economic Daily 报道，SK 海力士近期在 11 所大学举办的招聘宣讲会吸引了约 400 人到场，是预报名人数的两倍；甚至有不符合条件的四年制大学毕业生也在咨询生产岗位。

AI 芯片超级周期，工人说「钱不是我们的」

矛盾的根源在于：三星正处于历史性的利润爆发期，但芯片工人感受到的收益并不匹配。

三星电子 4 月 7 日发布的 Q1 2026 业绩指引显示，单季营业利润达 57.2 万亿韩元（约 389 亿美元），同比暴增 755%，营收 133 万亿韩元。这一季度的利润就超过了 2025 年全年（43.6 万亿韩元）。据 SamMobile 援引分析师估算，半导体部门贡献了约 95%的利润，HBM 高带宽存储、服务器 DDR5 和企业级 SSD 是核心驱动力。

SK 海力士的表现同样惊人：Q1 营收同比增长 198%，营业利润翻倍。该公司 CFO 金宇贤在业绩电话会上表示，HBM 未来三年的客户需求已远超供给能力，客户正在优先确保供货量而非压价，「强劲的价格趋势将会持续」。

AI 数据中心目前消耗了全球约 70%的高端存储芯片产能。DRAM 合约价格已连续 11 个月上涨，标准 PC DRAM 均价在 2026 年 3 月达到 13 美元。三星和 SK 海力士合计控制全球 DRAM 市场约 70%的份额，两家公司正将产能大幅转向利润率更高的 AI 存储产品，传统消费级存储的供应进一步收紧。

作者： Malika Aubakirova、Matt Bornstein

编译： 深潮 TechFlow

深潮导读： 大语言模型训练完就被「冻住」了，部署后只能靠上下文窗口、RAG 等外部补丁维持运转，本质上和《记忆碎片》里的失忆症患者一样——能检索，但无法真正学到新东西。a16z 两位合伙人系统梳理了「持续学习」这一前沿研究方向，从上下文、模块到权重更新三条路径，拆解了这个可能重新定义 AI 能力天花板的技术赛道。

在克里斯托弗·诺兰的《记忆碎片》（Memento）里，主角 Leonard Shelby 活在一个破碎的当下。脑损伤让他患上了顺行性遗忘症，无法形成新记忆。每隔几分钟，他的世界就重置一次，被困在永恒的「此刻」，不记得刚才发生了什么，也不知道接下来会怎样。为了活下去，他在身上纹字、拍拍立得，靠这些外部道具来替代大脑无法完成的记忆功能。

大语言模型也活在类似的永恒当下。训练结束后，海量知识被冻结在参数里，模型无法形成新记忆，无法根据新经验更新自己的参数。为了弥补这个缺陷，我们给它搭了一堆脚手架：聊天历史充当短期便签，检索系统当外部笔记本，系统提示词就像身上的纹身。但模型本身，从来没有真正内化过这些新信息。

越来越多的研究者认为，这样不够。上下文学习（ICL）能解决的问题，前提是答案（或答案的碎片）已经存在于世界的某个角落。但对于那些需要真正发现的问题（比如全新的数学证明），对抗性场景（比如安全攻防），或者那些太隐性、无法用语言表达的知识，有充分的理由认为：模型需要一种方式，在部署之后把新知识和经验直接写入参数。

上下文学习是临时的。真正的学习需要压缩。在我们允许模型持续压缩之前，可能都困在《记忆碎片》的永恒当下里。反过来说，如果我们能训练模型学会自己的记忆架构，而不是依赖外挂的定制工具，可能会解锁一个全新的 scaling 维度。

这个研究领域叫持续学习（continual learning）。这个概念并不新（参见 McCloskey 和 Cohen 1989 年的论文），但我们认为它是当前 AI 领域最重要的研究方向之一。过去两三年模型能力的爆发式增长，让模型「已知」和「能知」之间的鸿沟越来越明显。这篇文章的目的是分享我们从该领域顶级研究者那里学到的东西，帮助厘清持续学习的不同路径，并推动这个话题在创业生态中的发展。

注：这篇文章的成型得益于与一群优秀的研究者、博士生和创业者的深度交流，他们慷慨地与我们分享了自己在持续学习领域的工作和见解。从理论基础到部署后学习的工程现实，他们的洞见让这篇文章比我们独自撰写的要扎实得多。感谢你们贡献的时间和想法！

先聊上下文

在为参数级学习（即更新模型权重的学习）辩护之前，有必要承认一个事实：上下文学习确实管用。而且有一种很有力的论证认为它会继续赢下去。

Transformer 的本质是基于序列的条件化下一个 token 预测器。给它正确的序列，你就能得到令人惊讶的丰富行为，根本不需要碰权重。这就是为什么上下文管理、提示工程、指令微调和少样本示例这些方法如此强大。智能封装在静态参数里，而表现出来的能力随着你喂进窗口的内容剧烈变化。

Cursor 最近关于自主编程智能体 scaling 的深度文章就是一个好例子：模型权重是固定的，真正让系统跑起来的是对上下文的精心编排——放什么进去、什么时候做摘要、如何在数小时的自主运行中维持连贯状态。

OpenClaw 是另一个好例子。它爆火不是因为有特殊的模型权限（底层模型所有人都能用），而是因为它把上下文和工具极其高效地转化成了工作状态：追踪你在做什么、结构化中间产物、决定什么时候重新注入提示词、维持对之前工作的持久记忆。OpenClaw 把智能体的「外壳设计」提升到了一个独立学科的高度。

当提示工程最初出现时，很多研究者对「只靠提示词」能成为正经接口这件事持怀疑态度。它看起来像个 hack。但它是 Transformer 架构的原生产物，不需要重新训练，而且随着模型进步自动升级。模型变强，提示就变强。「简陋但原生」的接口往往能赢，因为它直接耦合到底层系统，而不是和它对着干。到目前为止，LLM 的发展轨迹正是如此。

状态空间模型：上下文的类固醇版

当主流工作流从原始 LLM 调用转向智能体循环时，上下文学习模型面临的压力越来越大。过去，上下文窗口被完全填满的情况相对少见。这通常发生在 LLM 被要求完成一长串离散任务时，应用层可以用比较直接的方式裁剪和压缩聊天历史。但对智能体来说，一个任务就可能吃掉总可用上下文的很大一部分。智能体循环的每一步都依赖于前序迭代传递的上下文。而且它们经常在 20 到 100 步之后失败，因为「断了线」：上下文被填满，连贯性退化，无法收敛。

因此，主要 AI 实验室现在投入了大量资源（即大规模训练运行）来开发超长上下文窗口的模型。这是一条自然的路径，因为它建立在已经有效的方法（上下文学习）之上，并且与行业向推理时计算转移的大趋势契合。最常见的架构是在普通注意力头之间穿插固定记忆层，即状态空间模型（SSM）和线性注意力变体（下文统称为 SSM）。SSM 在长上下文场景下提供了根本性更好的 scaling 曲线。

图注：SSM 与传统注意力机制的 scaling 对比

目标是帮助智能体将连贯运行的步数提升几个数量级，从大约 20 步到大约 20,000 步，同时不丢失传统 Transformer 所提供的广泛技能和知识。如果成功，这对长时间运行的智能体来说是重大突破。你甚至可以把这种方法看作一种持续学习的形式：虽然没有更新模型权重，但引入了一个几乎不需要重置的外部记忆层。

所以，这些非参数化方法是真实的、强大的。任何对持续学习的评估都必须从这里开始。问题不在于今天的上下文系统有没有用，它确实有用。问题是：我们是否已经看到了天花板，新的方法能否带我们走得更远。

上下文遗漏了什么：「档案柜谬误」

「AGI 和预训练发生的事情是，在某种意义上它们超调了……人类不是 AGI。是的，人类确实有一个技能基础，但人类缺少大量知识。我们依赖的是持续学习。如果我造出一个超级聪明的 15 岁少年，他什么都不知道。一个好学生，非常渴望学习。你可以说，去当程序员，去当医生。部署本身就会涉及某种学习、试错的过程。这是一个过程，不是把成品直接扔出去。——Ilya Sutskever」

想象一个存储空间无限的系统。世界上最大的档案柜，每个事实都被完美索引，即时可检索。它能查到任何东西。它学到了吗？

没有。它从来没有被迫做压缩。

这是我们论证的核心，它引用了 Ilya Sutskever 之前提出的一个观点：LLM 本质上是压缩算法。在训练过程中，它们把互联网压缩成参数。压缩是有损的，而正是这种有损性让它变得强大。压缩迫使模型寻找结构、进行泛化、构建能跨上下文迁移的表征。一个死记硬背所有训练样本的模型，不如一个提取出底层规律的模型。有损压缩本身就是学习。

讽刺的是，让 LLM 在训练期间如此强大的机制（把原始数据压缩成紧凑、可迁移的表征），恰恰是我们在部署后拒绝让它们继续做的事。我们在发布那一刻停止了压缩，用外部记忆来替代。当然，大多数智能体外壳都会以某种定制方式压缩上下文。但苦涩教训（bitter lesson）难道不是告诉我们，模型本身应该学会这种压缩，直接地、大规模地？

Yu Sun 分享了一个例子来说明这场辩论：数学。看看费马大定理。350 多年来，没有数学家能证明它，不是因为他们缺少正确的文献资料，而是因为解法高度新颖。已有数学知识和最终答案之间的概念距离太大了。Andrew Wiles 在 1990 年代终于攻克它时，他花了七年近乎与世隔绝地工作，不得不发明全新的技术来抵达答案。他的证明依赖于成功桥接两个不同的数学分支：椭圆曲线和模形式。虽然 Ken Ribet 此前已经证明如果能建立这个连接就能自动解决费马大定理，但在 Wiles 之前，没有人拥有能实际构建这座桥的理论工具。Grigori Perelman 对庞加莱猜想的证明也可以做类似的论证。

核心问题是： 这些例子是否证明 LLM 缺少了某种东西，某种更新先验、进行真正创造性思考的能力？还是这个故事恰好证明了相反的结论——所有人类知识只是可供训练和重组的数据，Wiles 和 Perelman 不过展示了 LLM 在更大规模上也能做到的事？

这个问题是经验性的，答案尚不确定。但我们确实知道，有很多类别的问题上下文学习今天会失败，而参数级学习可能有用。例如：

图注：上下文学习失败、参数学习可能胜出的问题类别

更重要的是，上下文学习只能处理能用语言表达的东西，而权重可以编码提示词无法用文字传达的概念。有些模式维度太高、太隐性、太深层结构化，放不进上下文。比如，医学扫描中区分良性伪影和肿瘤的视觉纹理，或者定义一个说话人独特节奏的音频微波动，这些模式不容易被分解成精确的词汇。语言只能近似它们。再长的提示词也传递不了这些东西；这类知识只能存活在权重里。它们活在学习表征的潜空间中，不是文字。无论上下文窗口增长到多大，总有一些知识是文本无法描述的，只能被参数承载。

这也许能解释为什么显式的「机器人记住你」功能（比如 ChatGPT 的 memory）经常让用户感到不适而非惊喜。用户真正想要的不是「回忆」，而是「能力」。一个已经内化了你行为模式的模型可以泛化到新场景；一个只是回忆你历史记录的模型做不到。「这是你上次回复这封邮件时写的内容」（逐字复述）和「我已经足够理解你的思维方式，能预判你需要什么」之间的差距，就是检索和学习的差距。

持续学习入门

持续学习有多种路径。分界线不在于「有没有记忆功能」，而在于：压缩发生在哪里？ 这些路径沿一个光谱分布，从无压缩（纯检索，权重冻结），到完全内部压缩（权重级学习，模型变得更聪明），中间还有一个重要地带（模块）。

图注：持续学习的三种路径——上下文、模块、权重

上下文

在上下文这端，团队构建更智能的检索管线、智能体外壳和提示词编排。这是最成熟的类别：基础设施经过验证，部署路径清晰。限制在于深度：上下文长度。

一个值得注意的新方向：多智能体架构作为上下文本身的 scaling 策略。如果单个模型被限制在 128K token 窗口内，一组协调的智能体群——每个持有自己的上下文、专注于问题的一个切片、互相通信结果——可以在整体上近似无限工作记忆。每个智能体在自己的窗口内做上下文学习；系统做聚合。Karpathy 最近的 autoresearch 项目和 Cursor 构建网页浏览器的例子是早期案例。这是纯粹的非参数化方法（不改权重），但它极大地抬高了上下文系统能做到的上限。

模块

在模块空间里，团队构建可插拔的知识模块（压缩的 KV 缓存、适配器层、外部记忆存储），让通用模型在不重新训练的情况下实现专业化。一个 8B 模型加上合适的模块，可以在目标任务上匹配 109B 模型的表现，内存占用只是其零头。吸引力在于它能兼容现有的 Transformer 基础设施。

权重

在权重更新这端，研究者在追求真正的参数级学习：只更新相关参数片段的稀疏记忆层、从反馈中优化模型的强化学习循环、在推理时将上下文压缩进权重的测试时训练（test-time training）。这些是最深层的方法，也是最难部署的，但它们真正允许模型完全内化新信息或新技能。

参数更新的具体机制有多种。列举几个研究方向：

图注：权重级学习的研究方向概览

权重级研究涵盖了多条并行路线。正则化和权重空间方法历史最久：EWC（Kirkpatrick et al., 2017）根据参数对先前任务的重要性来惩罚参数变化；权重插值（Kozal et al., 2024）在参数空间中混合新旧权重配置，但两者在大规模上都比较脆弱。测试时训练由 Sun et al.（2020）开创，后来发展为架构原语（TTT 层、TTT-E2E、TTT-Discover），思路截然不同：在测试数据上做梯度下降，在需要的那一刻把新信息压缩进参数。元学习问的是：我们能否训练出懂得「如何学习」的模型？从 MAML 的少样本友好参数初始化（Finn et al., 2017）到 Behrouz et al. 的嵌套学习（Nested Learning, 2025），后者将模型结构化为一个分层优化问题，不同时间尺度上运行快速适配和慢速更新的模块，灵感来自生物记忆巩固。

蒸馏通过让学生模型匹配冻结的教师检查点来保留先前任务的知识。LoRD（Liu et al., 2025）通过同时裁剪模型和回放缓冲区，让蒸馏高效到可以持续运行。自蒸馏（SDFT, Shenfeld et al., 2026）翻转了来源，用模型自己在专家条件下的输出作为训练信号，绕过了序列微调的灾难性遗忘。递归自我改进运作在类似的思路上：STaR（Zelikman et al., 2022）从自生成的推理链中引导推理能力；AlphaEvolve（DeepMind, 2025）发现了几十年未被改进的算法优化；Silver 和 Sutton 的「经验时代」（2025）把智能体学习定义为一个永不停止的持续经验流。

这些研究方向正在汇聚。TTT-Discover 已经融合了测试时训练和 RL 驱动的探索。HOPE 把快慢学习循环嵌套在单一架构内。SDFT 把蒸馏变成了自我改进的基本操作。列与列之间的边界正在模糊。下一代持续学习系统很可能会组合多种策略：用正则化来稳定，用元学习来加速，用自我改进来复利。一批越来越多的创业公司正在押注这个技术栈的不同层级。

持续学习创业版图

光谱的非参数端最为人熟知。外壳公司（Letta、mem0、Subconscious）构建编排层和脚手架，管理放进上下文窗口的内容。外部存储和 RAG 基础设施（如 Pinecone、xmemory）提供检索骨干。数据存在，挑战是在正确的时间把正确的切片放到模型面前。随着上下文窗口扩展，这些公司的设计空间也随之增长，特别是在外壳端，一波新的创业公司正在涌现来管理日益复杂的上下文策略。

参数端更早期、也更多元。这里的公司在尝试某种版本的「部署后压缩」，让模型在权重中内化新信息。路径大致可以分成几种不同的赌注，关于模型在发布后应该「怎样」学习。

部分压缩：不重训也能学。 一些团队在构建可插拔的知识模块（压缩的 KV 缓存、适配器层、外部记忆存储），让通用模型在不动核心权重的情况下实现专业化。共同的论点是：你可以获得有意义的压缩（不只是检索），同时把稳定性-可塑性的权衡控制在可管理范围内，因为学习是隔离的，而不是分散在整个参数空间。8B 模型配上合适的模块，可以在目标任务上匹配远大模型的表现。优势是可组合性：模块可以和现有 Transformer 架构即插即用，可以独立交换或更新，实验成本远低于重训。

RL 和反馈循环：从信号中学习。 另一些团队押注的是，部署后学习最丰富的信号已经存在于部署循环本身——用户纠正、任务成败、来自真实世界结果的奖励信号。核心理念是模型应该把每次交互都当作潜在的训练信号，而不只是推理请求。这和人类在工作中进步的方式高度类似：干活、拿到反馈、内化哪些方法有效。工程挑战在于把稀疏、嘈杂、有时带有对抗性的反馈转化为稳定的权重更新，同时不灾难性遗忘。但一个真正能从部署中学习的模型，会以上下文系统做不到的方式产生复利价值。

以数据为中心：从正确的信号中学习。 一个相关但有区别的赌注是，瓶颈不在学习算法，而在训练数据和周边系统。这些团队专注于筛选、生成或合成正确的数据来驱动持续更新：前提是一个有高质量、结构良好的学习信号的模型，只需要少得多的梯度步就能有意义地改进。这和反馈循环公司自然衔接，但强调的是上游问题：模型能不能学是一回事，它应该从什么学、学到什么程度是另一回事。

新架构：从底层设计学习能力。 最激进的赌注认为 Transformer 架构本身就是瓶颈，持续学习需要从根本上不同的计算原语：具备连续时间动态和内建记忆机制的架构。这里的论点是结构性的：如果你想要一个持续学习的系统，你应该把学习机制嵌入底层基础架构。

图注：持续学习创业公司版图

所有主要实验室也在这些类别中积极布局。有的在探索更好的上下文管理和思维链推理，有的在试验外部记忆模块或 sleep-time 计算管线，还有几家隐身公司在追求新架构。这个领域足够早期，没有哪种方法已经胜出，而且考虑到用例的广泛性，也不应该只有一种赢家。

为什么朴素的权重更新会失败

在生产环境中更新模型参数，会引发一连串目前在大规模上尚未解决的失败模式。

图注：朴素权重更新的失败模式

工程问题已有充分记录。灾难性遗忘意味着对新数据足够敏感以学习的模型，会摧毁已有的表征——稳定性-可塑性困境。时间解耦是指不变规则和可变状态被压缩进了同一组权重，更新一个就会损坏另一个。逻辑整合的失败是因为事实更新不会传播到其推论：更改局限在 token 序列层面，不是语义概念层面。遗忘（unlearning）仍然不可能：不存在一个可微分的减法操作，因此虚假或有毒知识没有精确的手术切除方案。

还有第二类问题被较少关注。当前训练和部署的分离不只是工程上的便利，它是安全性、可审计性和治理的边界。打开这个边界，多件事会同时出问题。安全对齐可能不可预测地退化：即便是在良性数据上的窄范围微调也可能产生广泛的失调行为。持续更新创造了一个数据投毒的攻击面——一种缓慢、持久的提示注入版本，但它活在权重里。可审计性崩塌，因为一个持续更新的模型是一个移动靶，无法做版本控制、回归测试或一次性认证。当用户交互被压缩进参数时，隐私风险加剧，敏感信息被烘焙进表征，比检索上下文中的信息更难过滤。

这些是开放问题，不是根本性的不可能。解决它们和解决核心架构挑战一样，是持续学习研究议程的一部分。

从「记忆碎片」到真正的记忆

Leonard 在《记忆碎片》中的悲剧不在于他无法运转——在任何一个场景中他都足智多谋，甚至堪称出色。他的悲剧在于他永远无法复利。每一次经历都停留在外部——一张拍立得、一个纹身、一张别人笔迹的便条。他能检索，但他无法压缩新知识。

当 Leonard 在这个自我建构的迷宫中穿行时，真实和信念之间的界限开始模糊。他的病症不只是剥夺了他的记忆；它迫使他不断重建意义，让他同时成为自己故事中的侦探和不可靠叙述者。

今天的 AI 运行在同样的约束下。我们构建了非常强大的检索系统：更长的上下文窗口、更智能的外壳、协调的多智能体群，而且它们管用。但检索不等于学习。一个能查到任何事实的系统没有被迫去寻找结构。它没有被迫去泛化。让训练如此强大的有损压缩——把原始数据转化为可迁移表征的机制——恰恰是我们在部署那一刻就关掉的东西。

前进的路径很可能不是一个单一突破，而是一个分层系统。上下文学习仍将是第一道适应防线：它是原生的、经过验证的、在不断改进的。模块机制可以处理个性化和领域专业化的中间地带。但对于那些真正困难的问题——发现、对抗适应、无法用文字表达的隐性知识——我们可能需要让模型在训练之后继续把经验压缩进参数。这意味着稀疏架构、元学习目标和自我改进循环的进步。它可能还需要我们重新定义「模型」的含义：不是一组固定的权重，而是一个进化中的系统，包含它的记忆、它的更新算法，以及它从自身经验中抽象的能力。

档案柜越来越大。但再大的档案柜还是档案柜。突破在于让模型在部署后做训练时让它强大的那件事：压缩、抽象、学习。我们站在从失忆模型到拥有一丝经验之光的模型的转折点上。否则，我们会困在自己的《记忆碎片》里。