大语言模型无需权重调整即可完成统计学习

2026年11月1日，一项发表于 Cognitive Science 的研究以预印本形式公开（尚未经同行评审），用大语言模型检验“适应性学习必须依赖神经可塑性”这一传统观点。研究聚焦统计学习范式，即从看似随机的词序列中识别潜在规律。结果显示，大语言模型无需权重适应即可捕捉任意结构，即使这些结构不含语义内容、且远离模型训练所用的自然语言分布。作者据此提出，训练充分的学习系统仅靠计算即可适应新任务，可塑性并非适应性的必要条件。目前该研究尚处预印本阶段，结论有待同行评审与进一步验证。

AI 根据报道生成 · 57 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。