Meta 与 UW 新论文：让 Agent 自由编辑上下文，多赚 11.4% 准确率省 21.5% 算力
alex_verem · x · 2026-10-05
华盛顿大学与 Meta 团队发布 Context Language Models（CLM）论文：把模型的实时上下文当作一个文件，让模型自己全权决定保留、删除或移到磁盘，而不是依赖工程师手写的摘要/裁剪规则或固定动作菜单。
关键结果：
- 深度研究基准 BrowseComp-Plus 上 59.4%，比最强人类设计方法高 11.4%，FLOPs 少 21.5%；
- 12 小时编码任务上比 Codex 式摘要高 5%，算力省 59%；
- 24 小时六 agent 协同优化六个代码仓库的任务，同样开销下加速提升多 65%；
- 在四个数学优化问题上胜过专门的演化系统。
模型自己发明了技巧：建独立「笔记」区、写清理函数并复用 37 次、用实时记分板追踪 helper agent、把工作记忆维持在 6-8K tokens。团队还用在线强化学习训练 Qwen3.5-9B，使其在研究基准上从 28.8% 升至 42.5%，代码已在 GitHub 开源。
作者同时警示一个风险：模型可重写自身记忆时，prompt injection 可藏入其中并在多轮间存活。
所属事件:Meta 与 UW 提出上下文语言模型：让 LLM 自主编辑自身上下文(4 条相关)→
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