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Cognitive Memory Primitive
Cognitive Memory Primitive
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新研究解决人工智能模型的灾难性遗忘问题 · 已追踪 7 个来源
研究人员正在开发新颖的方法来解决持续学习中的灾难性遗忘问题，即人工智能模型在学习新任务时会丢失先前获得的知识。最近几篇 arXiv 论文提出了不同的方法，包括规范化多模态学习中的模态贡献漂移、采用参数高效门控适应以及利用无梯度进化算法。其他方法则侧重于具有无梯度路由的紧凑型潜在空间适配器，以及在零空间中优化状态空间模型以在顺序任务中保留知识。
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新型AI架构无需反向传播即可抵抗灾难性遗忘
研究人员开发了一种名为认知记忆原语（CMP）的新架构，旨在对抗AI模型中的灾难性遗忘。与依赖反向传播和附加修复的传统方法不同，CMP使用无梯度局部学习规则，并将输入存储为稀疏关系码。在15个文本域的实验中，CMP与使用在线EWC训练的Transformer模型相比，表现出显著更好的反向迁移，提高了15-19倍。然而，该架构也表现出与Transformer基线相比明显的准确性差距，并且未能提高视觉基准的性能。