本文探讨了上下文学习中的知识劫持机制，分析了token预测中上下文信息与预训练知识的平衡。研究表明，结合两层变换器的诱导头机制与关联记忆，可以优化ICL的潜力。

本研究提出了一种新方法“局部搜索与关联学习2”，通过加权变量交互图解决了局部搜索方法无法有效获取变量交互强度的问题，揭示了变量间的交互关系，并提供了新的交互强度见解。实验表明其在特征选择中的可视化和优化潜力。