提出XSKILL双流框架,使多模态智能体从视觉轨迹持续学习技能与经验。
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综述
Flow Matching
3D重建
模型压缩
自回归生成
持续学习
自回归模型
提出OAKS基准,评估LLM在流式动态知识更新下的在线适应能力
把模型适配从单一参数点覆写转向按实例条件生成LoRA算子,实现函数式神经记忆
提出TRC2架构,集成丘脑调制和海马体记忆,解决大模型持续学习中的灾难性遗忘问题。
从人类反馈中学习个性化智能体
👍 10提出PAHF框架,通过显式记忆和双反馈通道实现智能体的持续个性化学习
提出基于GSW的非参数持续学习框架,通过写入时结构化构建实现读取时高效多跳推理
用元智能体自动搜索最优记忆设计,取代人工设计,使智能体在多领域持续学习
提出智能体进化范式和A-Evolve框架,通过部署时自主诊断与修复实现LLM持续适应
自蒸馏实现持续学习:从演示中进行策略学习
👍 41通过自蒸馏将演示转化为策略学习信号,实现持续学习而非遗忘
CLARE通过轻量级适配器和自编码器路由实现机器人VLA模型的持续学习,避免灾难性遗忘
通过码本压缩和在线重置机制,将LLM持续学习的记忆库存储缩减至基线的0.3%
通过概念电路和图指标分析LLM概念学习、遗忘与干扰机制
用文件系统记忆存储反馈,摊销推理时自我纠错的计算成本
演化式程序化技能网络
👍 88提出PSN框架,让智能体通过可执行符号程序持续获取、精炼和重用技能
嵌套学习:深度学习架构的幻觉
👍 46提出嵌套学习范式,将机器学习系统视为多层次优化问题,实现持续学习能力。