苹果联合牛津等机构提出的BED-LLM研究，通过序贯贝叶斯实验设计，使大语言模型在无需微调的前提下，提问效率暴增6.5倍。这项创新解决了LLM在多轮交互中的“遗忘症”，将其从被动知识库转变为主动、高效的信息收集者，预示着AI Agent范式和人机交互模式的深层变革。

一项由新加坡国立大学和得克萨斯大学奥斯汀分校研究人员提出的“拖拽式大语言模型”（DnD），通过直接学习从提示词到模型参数的映射，实现了无需传统微调的即时模型定制。这项技术将大模型定制效率提升高达12000倍，并在零样本学习任务中表现卓越，预示着AI模型部署的门槛大幅降低，有望加速AI的民主化进程和应用创新。