一篇新的研究论文探讨了神经网络中“可塑性丧失”的现象，即模型逐渐失去学习新任务的能力。该研究发表在arXiv上，调查了现有基准测试中任务转换的突然性是否导致了这种丧失。通过输入/输出插值和任务采样模拟逐渐变化的环境，研究表明，当环境变化是渐进的时，可塑性丧失会显著减少。 AI
影响 表明，渐进式训练环境可以减轻AI模型随时间推移学习能力下降的问题。
排序理由 关于特定机器学习现象的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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