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伯克利FST框架开启大模型持续学习时代
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AI 摘要
伯克利等发布FST框架解决大模型持续学习难题。过去AI重推理轻持续学习,FST让模型快慢分层,数据效率提3倍、遗忘减70%,使持续学习可工程化,持续学习时代即将开启。
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伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。

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