Meta提出路由式持续学习架构，API成本最多降72%

据36氪2026年11月2日报道，Meta FAIR 提出一种面向 agent 的路由式持续学习（Routed CL）架构。论文实验显示，相比 Global ICL 基线，该方法的归一化奖励提升相当于最大可达值的15%至30%；实验同时估算，采用该架构可将 API 成本降低65%至72%。报道以"最多降低72%"概括这一成本收益。目前该事件的信息主要来自论文实验数据与媒体转述，尚无实际部署、应用落地或第三方验证等方面的后续进展报道。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。