CLIK：一次编码多次作答，将上下文内化为参数
原文标题：Encode Once, Answer Many: Internalizing Context via Parametric Flow
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论文提出 CLIK，一种上下文条件化的参数生成器，通过带交叉注意力的 Transformer 编码器一次前向生成 LoRA 参数，把文档知识内化进冻结基座模型，无需测试时梯度更新。生成的适配器可对同一文档的多次查询复用，在文档问答上优于现有超网络方法，但仍落后于直接读取上下文的基座模型。
- 问题
- 上下文知识每次调用都要重新编码，而微调又需逐任务优化，成本高。
- 方法
- 用带交叉注意力的 Transformer 编码器一次前向生成 LoRA 参数，把文档知识写入冻结基座，同一文档的适配器可复用。
- 结果
- 文档问答优于现有超网络生成器，但仍落后于直接读上下文的基座模型；未给出具体数字。
- 影响
- 为「一次编码、多次作答」提供免梯度更新的路径，可摊薄长文档推理成本，但精度尚不足以替代直接读上下文。
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