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第113章 李晓军和方麟（第3页）

不能给老师干活的博士生当然不是好博士生。

李晓军迟疑道：“这算是通用人工智能的范畴了，有点太超前了吧？”

方麟瘦瘦高高，顶着一脑袋的长头发，虽然还没长到尽显艺术家的风范，但也足以像鸡窝一样乱糟糟的。

方麟：“王栋不就是想要超前的东西么，越超前越好。”

余下的同学都点头赞同，表示深以为然。

李晓军也觉得有理：“大家现在都在做自监督预训练，有大模型大算力加持，出现了智能涌现。”

“这几年连续学习相关的研究工作的确进展缓慢，好像没有什么清晰的方向，不好做啊。”

“不过，好做的都被申请完了，做连续学习也不错，但咱们得弄出一个具有可行性的解决方案来。”

方麟：“连续学习面对的主要问题是灾难性遗忘。

如果让深度神经网分多次学习，学了后面的知识，就把前面的知识忘掉了，或者说覆盖掉了。”

“所以，这是个如何在深度模型中保留记忆的问题。”

“已有方法大概采用了如下三种技术路线：”

“一是保留以前学过的部分代表性样本作为记忆，这些样本要参与到后面的模型训练，从而把记忆转化为模型参数；”

“二是在模型学习新知识时限制参数在一个限定的范围内变化，而这个范围是由旧知识决定的，所以就达到了不会遗忘它们的效果；”

“三是每次弄出不同的网络分支以对应不同的知识。”

“第三种方法性能最差，较少被关注到，但我反倒觉得最具合理性。”

“仿真人类的情况，我们的记忆难道不应该是神经网络形式的，不同的记忆难道不应该是不同的子网络么？。”

“以前遇到的困难是如何将这些分支融合以达到记忆选择的效果，然而不融合直接选择也是一种办法。”