对话上交大蔡登：比RSI更本质的是部署后自进化，关键是让上下文学习无限持续

上海交大人工智能学院长聘教轨副教授蔡登提出，继预训练、后训练、推理时计算之后的"第四条规模化轴"是Post-Deployment Scaling（部署后自进化），即让模型在真实工作中积累交互历史与反馈并写回参数。他认为外挂记忆存在"存不了"和"取不到"两个固有局限，真正的持续学习必须改写模型权重，事实靠检索、能力靠内化，而上下文学习（ICL）是终局的学习方式，关键在让其可规模化。