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强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
雷达摘要
阿尔伯塔大学团队提出FAME框架，给持续强化学习一个可求解的公式。 作者丨邓哲敏 编辑丨齐铖湧 今天教会机器人拧瓶盖，明天再让它抓杯子，它可能又把拧瓶盖忘得一干二净。 反观人类，这类现象极少出现。人脑拥有成熟的记忆分工体系，新旧知识有序存储，习得新事物的同时不会冲刷掉旧有认知。 这套终身学习的机制，其实是当下大模型同样欠缺的。Demis Hassabis、梁文锋与 Ilya Sutskever 都指出过大模型的固有短板：通过微调注入新知识时，往往会丢掉过往已经掌握的技能；即便靠超长上下文临时读取新信息，也无法把经验真正固化进模型本体。 灾难性遗忘一直是微调范式下挥之不去的痛点，也由此推动持续学习成为近年来的研究热点，尤其是在 LLM-Agent 赛道，人们希望打造能在部署后不断吸收经验、修正认知，同时保留原有…
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