5.2.1 持续学习的概念与挑战

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5.2.1 持续学习的概念与挑战 5.2.1 持续学习的概念与挑战：让模型在“变迁的世界”中永葆青春引言：当模型也需要“终身成长” 在人工智能的浪潮中，我们见证了模型在特定任务上超越人类的表现。无论是图像识别、自然语言处理还是围棋博弈，预训练模型加微调（Pre-training & Fine-tuning）的范式都取得了巨大的成功。然而，当我们期望模型像人类一样，能够不断适应变化的环境，持续学习新的知识，并将其与已有的经验融会贯通时，传统的机器学习方法就显得捉襟见肘。想象一下，你训练了一个强大的图像分类模型，它能准确识别猫和狗。但在现实世界中，图像的种类远不止于此，新的宠物种类、新的场景、新的拍摄风格层出不穷。