两个向量取代上下文示例：通过嵌入实现结构化任务适配

英文标题：Two Vectors Replace In-Context Demos: Structured Task Adaptation via Embeddings

该研究提出以两个嵌入向量实现结构化任务适配，旨在替代上下文学习（ICL）中的示例输入。传统 ICL 需要在每次查询时重新编码少量演示样本，而每个演示图像都可能增加数百个视觉 token，带来明显计算开销。无示例方法试图消除这部分成本；该工作的核心意义在于为冻结的大型多模态模型提供更高效的新任务适配方式。

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