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ICL-Data
Data Distributional Properties Drive Emergent In-Context Learning in Transformers
局部重复、类别稀有性和动态映射促进上下文学习；Zipf 分布可使其与常见类参数记忆共存，但完整输出评估揭示选择限制。
SSM-Gating
On the Importance of Gating: Memorization vs. In-Context Learning in State Space Models
门控使 SSM 的参数记忆与上下文检索产生优化竞争，并在保留远处信号与抑制长上下文干扰之间形成取舍。
CL-Composition
Continual Learning Mechanisms Compose for Long-Horizon Memorization
生成式回放与合并LoRA呈现显著协同，延长100任务下的记忆寿命，但仍无法避免旧记忆与通用能力退化。
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