Zeva如何在模型参数完全冻结的情况下实现能力提升？
Zeva通过In-Context Causal Learning，将每次交互产生的因果信号组织成双时标上下文（Brief Interaction Trace和Persistent Interaction Memory），在推理时构造Causal Prompt注入冻结的动作生成模型，全程零梯度更新，从而在不调整权重的情况下从交互经验中持续学习。
自进化WAM来了！清华AIR联手域变换提出具身In-Context Causal Learning
资讯摘要
参数冻结，能力暴涨
AI 摘要
清华AIR与域变换联合发布具身模型Zeva，首次实现In-Context Causal Learning（ICCL），在不更新模型权重的情况下，通过双时标因果记忆与上下文策略注入，使冻结模型在RoboCasa365等基准上累计成功率从26%提升至73%，并在真实化学实验室中越用越稳，一次人类演示即可让模型学会新操作。
AI 问答
Zeva在实验中取得了哪些关键成果？
在RoboCasa365-Atomic5上平均成功率76.8%，部署后累计成功率从Evolve 1的26%提升到Evolve 4的73%；在真实化学实验室ChemLab-Evo上三个原子任务成功率均单调增长，且一次人类演示可初始化记忆，无需微调即可复现关键操作。
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