把AI想象成一个学生 大型语言模型（LLMs）就像是那种临时抱佛脚的学生，考试时会紧张得呆住。 他们记得自己学过的内容，但一旦考试结束，他们就停止学习。你只能通过让他们回去上另一轮昂贵的课程来让他们变得更聪明。 增量学习则不同。它是那个在生活中不断记笔记的学生，每天更新自己的理解，并在学到新东西的瞬间改变自己的行为。他们不仅仅是通过考试，而是不断成长。 现在，大多数AI都停留在第一种状态。这就是为什么我们需要RAG（检索增强生成）、微调、提示技巧和无尽的拼凑，只为保持其有用性。这就像是给一个不会自我更新的大脑贴上胶带。 通过增量学习，AI不需要创可贴。它实时适应。它修正自己的信念。它在每次互动中积累知识。 更轻、更快、更可靠的系统。感觉像是活着的智能，不再像是静止的快照，而更像是一个运动中的思维。 所以真正的问题不是今天的AI听起来聪明与否，而是它明天能否继续学习。