微软研究院发布 EvoLib：把推理经验转化为不断演进的知识库

微软研究院提出 EvoLib 框架，让大语言模型在推理阶段从自身经验中学习，无需真实标签或外部反馈，也无需更新模型参数，可应用于通过 API 部署的黑盒模型。EvoLib 把过往尝试提炼为可复用技能和反思性洞见，并通过整合与动态加权机制持续精炼、合并和重新加权知识单元，使其从单次经验走向更通用的知识。