通过对比反思历史提交积累仓库特定技能,生成符合项目风格的代码
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合成数据
通过联合优化实例和结构抽象来减少灾难性遗忘,提高关系泛化能力
通过全局训练上下文和代码式精准编辑,让LLM代理在研究编程任务中持续自适应学习
通过读写反思学习,让LLM智能体自主构建、优化和复用技能库,实现无需参数更新的持续学习
持续元学习框架,让LLM智能体通过技能注入和空闲期RL实现零停机进化
语言模型的在线经验学习
👍 61提出OEL框架,让语言模型从部署经验中持续自我改进
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。
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