持续深入学习中--

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原创最新推荐文章于 2026-04-03 02:03:05 发布 756 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

持续学习(Continue Learning)荣登Nature! 一时学习一时爽，“持续学习“持续爽人在学习新知识的时候，能根据之前的知识很快的学习相似的知识，并且能不遗忘从前的知识。而本文，在阅读了关于continual learning的相关文献，对continual learning有一个大致的脉络，能为实际应用中的项目落地后的持续学习提供更好的帮助。讨论了LLMs在持续学习中的新兴属性、传统CL类型的角色变化、记忆约束的影响以及未来的研究方向，为LLMs的持续学习研究提供了新的思路。系统地整理了LLMs持续学习的评估协议和公开可用的数据集，为该领域的研究提供了宝贵的资源。阅读详情

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Graphs上的持续学习或者旨在让学习系统在不断变化的环境中进行学习，能够在保持已有知识的同时，学习新的知识，避免出现“灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）”的现象。对于**图数据（Graphs）图神经网络（GNNs）**的框架下，应用于动态网络、社交网络、交通网络等复杂网络的场景中。随着图神经网络（GNNs）和图嵌入（Graph Embedding）技术的成熟，研究者开始探索如何让图学习模型支持持续学习的能力，即能够适应不断变化的图结构，并在此过程中有效避免灾难性遗忘。阅读详情

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