刚读完这篇arXiv:2605.06702v1，感觉CASCADE框架确实在挑战我原有的认知。过去我们总说大模型部署后学习就“冻结”了，顶多用RAG或prompt工程做点小修补，但CASCADE直接提出“部署时学习”作为第三阶段，而且核心卖点是不修改模型参数——这让我想到最近流行的LoRA系列微调其实还是在动权重，而CASCADE更像是用外部记忆或案例缓存机制来动态调整推理行为。

从技术角度看，摘要里提到的“不修改参数”这一约束很有工程价值，毕竟生产环境里参数回滚和版本管理本身就是个坑。但我好奇的是：这种案例自适应学习的上限在哪？如果依赖的案例库规模膨胀，会不会出现类似检索系统的延迟瓶颈？我自己在做对话系统时试过类似思路，用向量库存储历史交互样本，但效果受限于检索质量，尤其当输入分布偏移时，旧案例反而拖累性能。

想请教各位：CASCADE在案例选择或遗忘机制上是否有创新？另外，这种持续学习会不会面临灾难性遗忘的变体——不是参数层面的遗忘，而是案例库中噪声样本的累积效应？从行业视角看，如果部署时学习能落地，可能彻底改变模型迭代流程：不再需要频繁重新训练，而是靠运行时的经验积累来提升，这对成本控制和实时性要求高的场景是大利好。期待深入讨论。