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持续学习(continuallearning,CL) 是 模 拟 大 脑 学 习 的 过 程,按 照 一 定 的 顺 序 对 连 续 非 独 立 同 分 布 的 (independentlyandidenticallydistributed,IID)流数据进行学习,进而根据任务的执行结果对模型进行 增量式更新．持续学习的意义在于高效地转化和利用已经学过的知识来完成新任务的学习,并且能够极 大程度地降低遗忘带来的问题．连续学习研究对智能计算系统自适应地适应环境改变具有重要的意义
Dimensionality Controls When Modularity Helps in Continual Learning
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MOSAIC: Modality-Specific Adaptation for Incremental Continual Learning in Parkinson's Disease Gait Assessment
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Position: Modular Memory is the Key to Continual Learning Agents
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PLATE: Plasticity-Tunable Efficient Adapters for Geometry-Aware Continual Learning
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Evidence of an Emergent "Self" in Continual Robot Learning
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Bridging Geographic Bias in Urban Streetscape Inference via Lifelong Learning with Visual-Semantic Pivoting
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Learning New Tasks via Reusable Skills: Skill-Compositional Experts for Embodied Continual Learning
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MoDiCoL: A Modular Diagnostic Continual Learning Dataset for Robust Speech Recognition
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Rethinking Backdoor Adversarial Unlearning through the Lens of Catastrophic Forgetting in Continual Learning
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Continual Learning with Support Boundary Experience Blending
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MemoryBench: A Benchmark for Memory and Continual Learning in LLM Systems
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HERCULES: Hardware-Efficient, Robust, Continual Learning Neural Architecture Search
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Rethinking Continual Learning for Speech and Audio: A Representation-Centric Taxonomy and Open Problems
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Gradient-Free Continual Learning in Spiking Neural Networks via Inter-Spike Interval Regularization
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参考链接
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