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「 Context Learning 」 看到了熟悉的名字 Shunyu Yao, 是似乎他加入 Tecent AI 后第一篇参与的文章。 文章切入的问题很明确：无论是 in-context learning 还是 context engineering，主流思路大多仍是在更好地利用 context 来调用模型的预训练知识。 在很多真实场景里，让模型真正学会上下文里提供的新知识，往往比侧重使用模型预训练知识更重要。 为此，文章提出了新概念 Context Learning 以及 CL-Bench，专门用来衡量模型从上下文中学习并正确应用知识的能力。 换个角度看，这一点对实际的 Agent 应用非常重要： 在实践中，我们不断把规则，文档，环境状态，工具说明，约束条件塞进 context。我们最终关心的，是模型能否利用自身能力，去解决问题，而这样的问题就存在于context 之中。