# 后缀缓存复用

该工作提出 Context Language Models（CLM），把模型的实时上下文镜像为一个可自由编辑的文件，让模型用 Bash 自行增删改写上下文，从而把上下文管理从外部 harness 控制变为模型自身能力；零样本应用于 Qwen3.6-27B、GPT5.6-Sol 等现有模型时，在 BrowseComp-Plus 上比最强基线准确率高 11.4% 且 prefix-reuse FLOPs 少 21.5%，在 12 小时 EdgeBench 上分数高 5% 且 FLOPs 少 59%，在 24 小时多仓库 agent-swarm 任务上同等算力下端到端加速多 65%，并可通过自然语言指令、文本进化与在线强化学习进一步学习上下文管理策略。

该工作提出 Context Language Models（CLM），把模型的实时上下文镜像为一个可自由编辑的文件，让模型用 Bash 自行增删改写上下文，从而把上下文管理从外部 harness 控制变为模型自身能力；零样本应用于 Qwen3.6-27B、GPT5.6-Sol 等现有模型时，在 BrowseComp-Plus 上比最强基线准确率高 11.4% 且 prefix-reuse FLOPs 少 21.5%，在 12 小时 EdgeBench 上分数高 5% 且 FLOPs 少 59%，在 24 小时多仓库 agent-swarm 任务上同等算力下端到端加速多 65%，并可通过自然语言指令、文本进化与在线强化学习进一步学习上下文管理策略。