突破万次连续编辑极限!中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
突破万次连续编辑极限!中科院提出首个理论保稳的知识保留方法LyapLock首次让大模型在上万次知识更新中稳住旧记忆、精准学新知。它用「虚拟队列」实时监控遗忘风险,动态平衡新旧知识,理论保证长期不崩盘,编辑效果比主流方法提升11.89%,还能赋能现有模型,让AI真正学会「持续成长」。
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LyapLock首次让大模型在上万次知识更新中稳住旧记忆、精准学新知。它用「虚拟队列」实时监控遗忘风险,动态平衡新旧知识,理论保证长期不崩盘,编辑效果比主流方法提升11.89%,还能赋能现有模型,让AI真正学会「持续成长」。
上周有个朋友跟我吐槽,说他们线上跑的 Agent,单次任务 token 消耗到了六位数。
随着大语言模型 Agent 开始在对话、问答与复杂交互环境中长期运行,“记忆该如何设计” 正在成为一个绕不开的核心问题。
一段几十秒的音视频,上万Token,一半以上是冗余——Omni-LLM的计算浪费,比想象中更严重。
近年来,大规模视频扩散模型在视频生成领域取得了显著进展。然而,采样效率低下仍然是这类模型的核心瓶颈。
当前,大语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)在语义领域的成功未能直接迁移至物理机器人,归根结底在于其互联网原生的基因。
对比学习已成为表征学习中的一种强大范式,能够在不依赖标签的情况下有效利用无标注数据。
这段时间,国内最流行的一阵风就是「养龙虾」,即安装并训练 OpenClaw。
扩散模型终于学会“看题下菜碟”了!
用强化学习微调扩散模型,还有更好的办法吗?