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张牧涵谈RSI与参数内学习
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AI 综述
2026年11月4日，Z Potentials 发布对北京大学科学家、无涯智远创始人张牧涵的专访，介绍其从图神经网络研究走向创业的历程，以及他提出的参数内学习（IPL）路线。报道称，该路线通过超网络一次前向传播直接生成基座模型的参数更新，把知识写入成本降至接近推理量级，并可在秒级完成。报道未提及该路线此前的发展节点、具体实验数据或落地进展。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月4日 10:00
张牧涵受访介绍参数内学习路线：超网络一次前向生成参数更新，秒级完成知识写入。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- Z Potentials · 微信公众号北大张牧涵专访：从图神经网络到无涯智远，用超网络让模型边用边学
Z Potentials 专访北大科学家、无涯智远创始人张牧涵，介绍其提出的参数内学习（IPL）路线：通过超网络一次前向传播直接生成基座模型参数更新，将知识写入成本降至接近推理量级、秒级完成。
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