不久前，剑桥高级机器学习讲师FerencHuszár在个人博客上力荐斯坦福马腾宇与PercyLiang团队的工作，将上下文学习视作隐式贝叶斯推理的阐释，被ICLR2022接收，，称其改变了他，对上下文学习以及将语言模型训练成小样本学习工具的思考方式，对一项工作的深入思考与精彩点评，同样是科学进步的源泉，同行切磋，堪比华山论剑，为此...。