待验证50% 置信事实精确时间
经验蒸馏与上下文注入是框架层递归的实现基础，框架知识以自然语言形式存储，不改变模型参数，而是在后续任务的提示词或上下文中动态拼接。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证上下文框架通过场景描述、角色设定或措辞暗示向模型传递隐性期望信号，无需直接下达指令76% 相似已验证提示词工程的有效性根植于大语言模型的「上下文学习」（In-Context Learning）能力，无需修改模型权重即可实现任务切换74% 相似已验证上下文学习（In-Context Learning）指大语言模型无需更新权重，仅通过在输入提示中提供示例或指令即可执行新任务的能力，该能力在 GPT-3 论文中被首次系统性描述73% 相似待验证既然行为结构主要由框架决定，框架层面积累的优化经验理论上可在不同底层模型间迁移复用73% 相似待验证编排框架在不重新训练模型的前提下，通过在模型外部搭建感知-记忆-行动增强层来扩展模型实用边界72% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1075771API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1075771MCP
get_claim(id=1075771)