超越In-context Learning：在线学习，通往AGI不可或缺的动态进化范式

【摘要】在线学习并非简单的在线训练，而是赋予AI系统在真实交互中动态进化的范式。它通过奖励工程、记忆机制与端到端架构，驱动AI从遵循知识迈向创造知识，是通往AGI的关键路径。

引言

人工智能领域正处在一个令人目不暇接的密集发布周期。从OpenAI的o1将强化学习范式带入大语言模型，到Anthropic推出能连续工作超过30小时的最强编程模型Claude Sonnet 4.5，我们能清晰地看到一个共同的趋势。那就是，推动模型在复杂、长程任务上的表现不断精进，甚至让它们直接、实时地参与到人类的社会经济活动中。

要彻底实现这一目标，真正走向通用人工智能（AGI），我们必须回答一个核心问题，如何找到一条更高效的模型进步路径？当下的关键，可能就在于一种新的技术范式。在线学习（Online Learning），极有可能就是这个问题的答案。

尽管今天AI社区对于在线学习是什么、怎么做还存在诸多讨论，但它无疑代表了一种全新的交互与推理模式。它不仅旨在实现极致的个性化，更重要的是能够动态迭代整个AI系统的智能。这篇文章将深入剖析在线学习的本质，探讨其技术实现的核心挑战，并展望其如何重塑AI的未来。

🎯 一、在线学习的本质与战略意义

要理解在线学习，首先必须厘清它的真实内涵，它远比“在线上训练模型”要深刻得多。

1.1 定义与边界，一场概念的澄清

在线学习，最核心的定义是指AI系统在与真实环境的持续交互中，能够利用新产生的数据流，不断优化自身未来行为的能力。这个定义包含了几个关键点。

• 持续性，学习不是一次性的，而是一个不间断的过程。

• 交互性，学习的驱动力来自与环境（包括用户）的实时互动。

• 行为优化，最终目标是改善系统未来的决策与表现，而不仅仅是拟合历史数据。

为了更清晰地理解其边界，我们需要将其与几个容易混淆的概念进行区分。

1.1.1 在线学习不是简单的在线训练

传统的在线训练（Online Training）更多是一个工程概念，指的是模型参数可以频繁、小批量地更新。它的关注点在于训练流程的实时性。而在线学习是一个更广阔的范畴，它关注的是整个**智能体（Agent）**能力的提升。这种提升不一定非要通过更新模型参数（即in-weights learning）来实现。

例如，一个智能体通过与用户对话，将关键信息存入其长期记忆库。在下一次交互中，它检索并利用了这些记忆，从而给出了更个性化、更准确的回应。在这个过程中，模型的权重可能一个比特都没有改变，但它的行为策略却实实在在地进化了。这种基于记忆、检索、上下文适应（in-context learning）的动态优化，同样是在线学习的核心组成部分。

1.1.2 在线学习不完全等同于在线强化学习

在线强化学习（Online RL）无疑是在线学习的重要实现路径之一，但两者不能划等号。Online RL更侧重于智能体如何通过与环境交互来学习一个最优策略，其核心是奖励（Reward）和价值函数。它通常涉及模型参数的在线更新。

在线学习的范畴更大，它涵盖了所有能在交互中改变智能体未来行为的机制。下面这个表格可以帮助我们更清晰地区分这几个概念。

1.2 战略意义，通往AGI的必经之路

如果说大规模预训练让模型学会了人类已有的知识，那么在线学习的目标，就是让模型具备创造新知识的能力。这是从AGI（通用人工智能）迈向ASI（超级智能）的关键一跃。

1.2.1 突破人类知识的边界

目前的模型，无论多强大，本质上仍是在人类创造的数据海洋里进行模式匹配和知识重组。它们无法产生真正意义上的、超越人类现有认知的新洞见。要实现这一突破，模型必须走出“数据内循环”，直接与真实世界互动。

在线学习提供了一条这样的路径。通过自主探索（Exploration），模型可以在环境中尝试新的行为，观察结果，并从中学习。如果模型能够进一步具备**自我奖励（Self-rewarding）**的能力，比如在证明一个数学定理时，每完成一个引理就给自己一个正向激励，那么它就能在没有人类监督的情况下，独立地攻克复杂难题，从而生成超越人类知识的小突破。

1.2.2 开启新的规模法则

过去的几年，我们见证了数据和参数规模驱动的Scaling Law。但这条路正逐渐看到瓶颈。在线学习有望开启一种新的规模法则，一种基于交互的规模法则。模型的智能水平，将不再仅仅取决于它“读了多少书”（静态数据量），更取决于它“经历了多少事”（交互的广度、深度和质量）。长期的预期是，模型在执行长程任务时，其性能提升将与有效交互的次数呈现出新的幂律关系。

1.3 两条并行的技术路径

目前，实现高阶在线学习的探索主要沿着两条技术主线展开，这两条路径并非相互排斥，而是相辅相成。

1.3.1 路径一，以RL驱动的终身学习

终身学习（Lifelong Learning）的目标是让模型在一个或多个任务上持续学习，而不会遗忘旧知识。这条路径相对直接，通常以在线强化学习为核心驱动力。比如，一个编程助手通过不断接收用户对其代码补全建议的采纳或拒绝作为反馈，持续微调自身模型，这就是一个典型的终身学习场景。它的目标和手段都相对明确，关键在于如何高效地收集数据和设计奖励。

1.3.2 路径二，元学习赋能的快速适应

另一条路径则认为，在进行终身学习之前，我们应该先让模型**“学会如何学习”**，这就是元学习（Meta Learning）的核心思想。元学习的目标是训练一个模型，使其能够在面对新任务时，仅用少量样本就能快速适应。

LLM时代的上下文学习（In-context Learning），就是元学习能力最直观的体现。我们通过精心设计的提示（Prompt），在不改变模型参数的情况下，让模型在测试时（test-time）快速适应特定任务。

从实现路径上看，先做好元学习，再做终身学习会更轻松。一个具备强大元学习能力的模型，可以更高效地从与环境的稀疏交互中提取知识，从而加速终身学习的进程。学界已经出现了“在线元学习”（Online Meta Learning）这样的融合方向，其核心目标就是优化模型在测试时学习曲线的斜率，实现真正的快速适应。

🛠️ 二、技术实现与核心挑战

理论的蓝图固然宏伟，但要将在线学习真正落地，工程师们必须直面一系列棘手的技术挑战。其中，奖励信号的获取、学习机制的选择以及系统架构的设计，是三座必须翻越的大山。

2.1 奖励信号，在线学习的“食物”

在线学习系统，尤其是基于RL的系统，对奖励（Reward）信号有着高度依赖。系统需要根据奖励来判断自己的行为是好是坏，并据此进行调整。但在真实世界中，获取高质量的奖励信号却异常困难。

2.1.1 任务带来的天然鸿沟

不同任务场景，其奖励信号的获取难度天差地别。这直接决定了在线学习在不同领域的落地可行性。

• 高密度反馈场景，这是在线学习最理想的“新手村”。在代码补全任务中，用户接受或拒绝建议，就是一个清晰、即时、高频的二元反馈。在推荐系统中，用户的点击、停留、转化行为，同样构成了海量的反馈数据。这些场景的共同点是反馈周期短、信号明确、数据量大，非常适合作为在线优化的直接输入。

• 稀疏反馈场景，这是在线学习需要攻坚的“硬骨头”。想象一下让AI撰写一篇研究论文。最终的奖励可能要等到论文被期刊接收时才能知晓，这个周期长达数月。中间的每一步操作，比如文献综述写得好不好、实验设计是否合理，都很难得到即时、准确的量化反馈。在多步Agent任务中，比如规划一次旅行，最终用户可能只给出一个“满意”或“不满意”的模糊评价，我们很难将这个最终结果归因到规划过程中的某一个具体步骤上。

下面这个表格更直观地展示了不同场景在奖励获取上的差异。

2.1.2 Reward Model的局限与未来

为了解决奖励稀疏的问题，社区目前普遍采用的一个方法是训练一个奖励模型（Reward Model）。通过收集人类偏好数据，训练一个模型来模拟人类对AI行为的打分。

但是，这种方法存在一个根本性的问题，即代理目标与最终目标之间的差距。我们希望模型能写出有洞见的论文（最终目标），但奖励模型可能只学会了奖励那些看起来格式规范、引用丰富的文本（代理目标）。过度优化这个代理目标，可能导致模型“取巧”，产生看似华丽但内容空洞的输出，这种现象被称为“奖励黑客”（Reward Hacking）。

因此，在线学习的长期发展，必须减少对外部、人工设计的奖励信号的依赖。未来的方向是让模型具备自我生成奖励的能力。这可能需要模型建立一个关于世界的内部模型（World Model），并基于对世界模型的理解来评估自身行为的长期价值，从而实现更自主、更鲁棒的学习。

2.2 机制之辩，如何将学习融入系统

当奖励信号可获取时，下一个问题就是，系统应该如何“消化”这些信号？学习应该发生在哪个层面？这引发了关于学习机制的深入讨论。

2.2.1 快与慢，In-context与In-weights的协同

我们可以将学习机制看作一个包含“快”、“慢”两种节奏的系统。

• 快权重（Fast Weights），代表了短期的、快速的适应能力。这主要通过不改变模型核心参数的方式实现。最典型的就是上下文学习，通过动态调整输入给模型的上下文（Context）来影响其输出。外部记忆（Memory）的读写、检索增强生成（RAG）中的文档检索，都可以看作是快权重机制。它们响应迅速，计算开销相对较小，非常适合处理个性化需求和即时变化的环境。

• 慢权重（Slow Weights），代表了长期的、稳定的知识固化。这通常对应传统的参数更新方式，即通过梯度下降来微调模型的参数（weights）。这种更新频率较低，但一旦完成，学习到的知识就沉淀到了模型内部，成为其通用能力的一部分。

快慢权重并非对立关系，而是互补的。一个成熟的在线学习系统应该能够协同使用这两种机制。例如，系统可以先通过快权重（记忆和上下文）来快速响应用户的个性化偏好。当发现某种偏好或行为模式在大量用户中反复出现，并能带来持续的正面奖励时，系统再通过慢权重（参数更新）的方式，将这种通用模式“蒸馏”到基础模型中，从而提升所有用户的体验。

2.2.2 记忆，被低估的核心组件

在关于在线学习的讨论中，记忆（Memory）的作用无论如何强调都不过分。它是在不进行高成本参数更新的情况下，实现智能体策略进化的最实用路径。

即使模型参数保持不变，一个能够持续积累和有效利用记忆的智能体，其行为策略也会随着时间发生深刻变化。这与人类的学习方式高度相似。我们并不会因为参加了一场讨论会就重构自己的神经网络，而是会将讨论中的关键信息存入记忆，这些记忆会在未来影响我们的决策。

当前，大多数系统的记忆还只是外部的、被动读写的组件。但未来的理想状态是，模型能够拥有自主的记忆管理和上下文工程能力。它应该能自己判断哪些信息是重要的、需要长期存储的，哪些是暂时的、可以遗忘的。它甚至可以像人类一样“反思”，在空闲时主动整理和巩固自己的记忆。这条路径的挑战在于如何保证模型与记忆多次交互时计算的连贯性，避免每次交互都像是一次“冷启动”。

2.3 架构之痛，端到端与效率的权衡

系统架构的设计，直接决定了在线学习的信号能否顺畅流动。

2.3.1 来自推荐系统的血泪教训

推荐系统是工业界最早大规模实践在线学习的领域之一。它们很早就实现了分钟级的模型更新。然而，多年实践下来，其在线系统相比离线系统，效果的提升往往会很快进入一个平台期，并没有出现“越用越好”的持续飞跃。

最根本的原因在于，过去的推荐系统大多不是端到端的架构。一个典型的系统被拆解成召回、粗排、精排等多个独立的模块。用户的最终反馈（比如点击了哪个商品），只能直接用于训练最后一个模块（精排）。而负责提供候选集的召回模块，其行为的好坏很难从最终的点击信号中得到有效归因。学习信号在模块间的传递中被严重稀释了。

LLM的巨大成功，很大程度上就受益于其端到端的架构。这给所有在线学习系统的设计者提了一个醒，尽可能构建端到端的反馈闭环是实现高效学习的前提。对于复杂的Agent系统，即便短期内为了工程实现需要进行模块化拆分，也应思考如何将核心决策链路做到端到端，或者让某些模块以“固定策略”的形式存在，避免归因的黑洞。

2.3.2 算力的经济学

在算力成本日益高昂的今天，在线学习的效率至关重要。如果一个系统完全依赖无限增长的上下文来实现学习，那么在计算上可能是极度浪费的。

假设总交互历史有100万个token，每次新交互处理1万个token。如果系统只是简单地将新交互拼接到历史后面，再让模型从头处理这101万个token，那么前100万个token的计算在每次交互中都被重复了，而没有转化为持久的知识。

从这个角度看，通过in-weight learning或高效的记忆更新机制，将交互中的关键信息进行压缩和沉淀，是更具算力经济性的选择。每一次交互的计算结果都应该以某种形式被留存下来，对后续的模型表现产生影响，而不是在下一次交互时被完全抛弃。

📈 三、评估范式与落地建议

传统的AI评估方法，正在在线学习的浪潮下面临失效。我们不能再用一套静态的考卷去衡量一个动态学习的考生。评估范式必须革新，而落地路线图也需要更加务实和循序渐进。

3.1 评估方法的彻底革新

静态的测试集，比如固定的问答对或代码题目，衡量的是模型在某个时间点的“知识存量”。而在线学习的核心是“学习能力”，即获取新知识和适应新环境的效率。因此，评估的焦点必须从“分数”转向“斜率”。

3.1.1 核心指标，关注“测试时规模曲线”

我们应该关注的是**“测试时规模曲线”（Test-time Scaling Curve）**。这条曲线的横轴是交互的次数或时间，纵轴是模型的性能指标（如任务成功率、用户满意度）。一个具备强大在线学习能力的系统，其性能曲线应该呈现出持续上升的趋势。

曲线的斜率，直观地反映了模型的学习速度。这才是衡量在线学习能力的核心指标。一个模型在初始状态下表现平平并不可怕，可怕的是它在与环境交互了上百次后，表现依然毫无起色。

3.1.2 可行的评估框架

基于“斜率”思想，我们可以设计一些更合理的评估框架。

• 新环境适应性测试，这是检验模型即时学习能力的“试金石”。我们可以找一个AI从未见过的全新环境，比如一款新发布的游戏，或者一个陌生的软件操作界面。让AI系统在里面“玩”上几个小时。我们不只看它最终能达到多高的分数，更要看它的能力提升过程。一个优秀的在线学习系统，可能一开始表现笨拙，但经过几十上百局的交互后，能力会显著提升。

• 冷启动用户满意度追踪，这个方法更贴近真实产品场景。当一个新功能上线时，我们可以观察系统在与一小批种子用户进行少量交互后，能否快速提升整体的用户满意度。例如，一个性化新闻推荐Agent，在与新用户交互了10次之后，其推荐的点击率是否比第1次交互时有显著提升。

• 元学习视角下的评估流程，这种方式更具前瞻性。流程可以设计如下。

  1. 让AI系统与100个不同背景、不同需求的用户分别进行多轮互动。

  2. 这个互动过程本身，就是系统针对每个用户进行在线学习的过程。

  3. 互动结束后，设计一系列针对性问题，来测试系统对每个特定用户偏好、习惯、知识盲区的理解程度，并以此形成奖励或评分。

  4. 最终评估的是系统在多用户场景下的平均学习效率。

这种评估方式，本质上与元学习的逻辑高度一致，即系统需要通过少量交互快速适应每个“新任务”（在这里，每个用户就是一个新任务）。

3.2 一份务实的落地路线图

对于希望在产品中引入在线学习的团队而言，直接挑战开放式、长周期的任务是不现实的。一条更稳妥的路径是从简到繁、由点及面。

3.2.1 第一步，选择正确的“滩头阵地”

在线学习的首战场景至关重要。应该优先选择那些反馈闭环天然存在的领域。

• 高密度反馈，任务的成败能够被快速、自动地判断。

• 短周期交互，从决策到反馈的时间间隔尽可能短。

• 明确的奖励，奖励信号可以直接量化，无需复杂的人工标注。

基于这些原则，以下场景是理想的切入点。

• 代码补全与调试，用户的采纳、修改、撤销行为是最好的反馈。

• 智能客服，用户满意度、问题解决率是清晰的指标。

• 工具调用流水线，API调用成功与否、返回结果是否符合预期，是自动化可判定的。

3.2.2 第二步，构建端到端的“高速公路”

选定场景后，必须投入资源构建一个端到端的、快速的反馈闭环。奖励工程是这一步的核心。需要精心设计贴近最终业务目标的“真实奖励”，并极力缩短从用户行为发生到奖励信号回传给模型的路径。目标是让模型“犯错”之后，能立刻“知道”自己错了，而不是等“期末考试”才收到成绩单。

3.2.3 第三步，务实的机制组合

在学习机制的选择上，可以采用一种渐进式的策略。

1. 先上记忆与检索，这是最快见效、风险最低的方式。通过为每个用户建立独立的记忆库，并结合检索增强（RAG），可以快速实现个性化和短期适应，提升用户体验。

2. 再做低频参数写入，当通过记忆系统验证了某些交互模式或知识能够带来稳定、普适的收益后，再考虑通过定期的、低频次的模型微调，将这些“公共知识”固化到模型参数中。

这种“快慢结合”的方式，可以在效率、成本和效果之间取得很好的平衡。

3.2.4 第四步，严谨的数据筛选

在线学习系统会持续不断地接收新数据，但这并不意味着所有数据都有价值。必须建立一套数据健康度与价值密度的评估机制。这套机制需要能够自动识别并过滤掉低质量、有噪声甚至恶意的投毒数据，防止模型被带偏，导致性能下降或分布漂移。

3.2.5 第五步，以“斜率”为北极星

在整个落地过程中，团队的北极星指标不应该是某个静态的准确率，而应该是我们前面提到的在线学习曲线的斜率。团队的努力应该聚焦于如何让这条曲线变得更陡峭。当在简单的、短程的任务上验证了整个闭环能够跑通，并且学习曲线呈现健康的上升趋势后，再逐步将这套方法论扩展到更复杂、更开放的中长程任务中，并稳步引入元学习的能力，提升模型的泛化与适应上限。

🚀 四、典型案例与行业落地，以Claude Sonnet 4.5为例

理论的探讨最终要回归产业的实践。近期，Anthropic发布的Claude Sonnet 4.5就是一个极佳的观察窗口，它在多个维度上展现了在线学习理念在产品化上的巨大潜力。

4.1 产品与技术上的关键突破

Claude Sonnet 4.5并非一次常规的性能升级，它在多个与在线学习密切相关的能力上取得了突破。

• 编程能力的登顶，它在权威的SWE-bench Verified编程基准测试中，取得了82.0%的惊人成绩，超越了所有竞争对手。这证明了其在高密度、强反馈的代码生成任务上的卓越能力，而这恰恰是在线学习最理想的实践土壤。

• 超长任务的持续性，官方宣称模型能连续专注执行任务超过30小时。这意味着模型在长程交互中，具备了更强的状态维持、上下文理解和目标跟踪能力。这是从短程任务迈向长程、复杂任务在线学习的必要前提。

• 原生工具与记忆的集成，它不仅发布了原生VS Code扩展，还提供了Agent SDK、上下文编辑与记忆工具。这些组件极大地便利了开发者构建能够持续运行、与环境深度交互的智能体。特别是记忆工具的引入，直接为实现“快权重”学习提供了官方支持。

• 可解释性与安全性，通过采用机械可解释性（Mechanistic Interpretability）技术，模型显著降低了未对齐行为的发生率。这对于需要在真实环境中持续学习的系统至关重要，确保了学习过程的安全可控。

下面这张表格可以清晰地看到Claude Sonnet 4.5在编程能力上的领先地位。

4.2 深刻的行业意义

Claude Sonnet 4.5的发布，标志着AI辅助开发和智能体构建，正在进入一个**“生产就绪级”**的新阶段。

• 从“助手”到“伙伴”，凭借其强大的能力和完善的工具链，AI不再仅仅是写几行代码的工具，而是能够深度参与软件开发全周期的“工程伙伴”。它能够支持从需求分析、架构设计到编码、测试、部署的复杂项目，尤其适合持续集成的企业级场景。

• 推动在线学习闭环的实践，像Cursor这样的AI编程公司，已经在高密度反馈的场景下，实践了类似在线学习的快速迭代闭环。Claude Sonnet 4.5的出现，为这类公司提供了更强大的底层模型，使它们能够构建更高效、更智能的学习系统，从而验证了在线学习在真实产品中的商业价值。

• 普惠化的智能体开发，其“加量不加价”的策略和在多平台（API、网页端、iOS）的开放，极大地降低了开发者构建复杂智能体的门槛。这无疑会催生出一大批创新的应用，进一步加速在线学习相关技术在各行各业的落地探索。

💡 五、结论

行文至此，我们可以清晰地看到，在线学习正从一个略显遥远的学术概念，迅速演变为塑造下一代人工智能形态的核心范式。它不是对现有技术路线的修补，而是一场深刻的变革，是推动AI从“遵循知识”的博学大儒，进化为“创造知识”的探索先锋的关键引擎。

要实现这一宏伟目标，我们必须摒弃“训练”与“推理”的二元对立思想，转而拥抱一种持续进化的系统观。其实现路径依赖于多个环节的协同作战，端到端的系统架构是保证学习信号顺畅流动的血管，精巧的奖励信号工程是驱动系统不断向前的燃料，而记忆与上下文机制的巧妙运用，则是平衡学习效率与算力成本的智慧。

同时，我们必须建立一套全新的、以动态斜率为导向的评估体系，用以衡量和指引我们的研发方向。以Claude Sonnet 4.5为代表的新一代AI模型，及其在产业界的落地实践，已经为我们揭示了这条道路的巨大潜力和现实价值。

未来的征程，将围绕奖励机制的自动化、记忆管理的自主化以及元学习能力的普适化展开。随着这些核心技术的持续突破，在线学习将加速AI系统的自我进化，推动智能体在纷繁复杂的真实世界中，真正实现“越用越强”，最终叩开更高阶通用智能的大门。

📢💻 【省心锐评】

在线学习的本质，是让AI从一个“静态知识库”变成一个“动态学习体”。谁先跑通这个闭环，谁就能在通往AGI的马拉松中，获得一个无法被超越的身位优势。