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文本分类重大创新：持续学习新增类别，不会灾难遗忘

在生成环境中，传统文本分类方法新增业务标签需从头训练，易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器，通过四项创新，可实现动态类添加和持续学习，而不会发生灾难性遗忘。

当下大模型能力多靠人为框架，能力上限受限。文章提出“启发学习”，将其集成到推理侧成Isaac框架，通过Prompt与网络层注入复用旧经验，实验显示能大幅提升大模型任务性能。

阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。

当前人像动画扩散模型在人物身份一致性上表现不佳，复旦大学联合多团队提出StableAnimator++，它是首个可学习姿态对齐的视频扩散模型，能生成自然保真的人物动画，还在保持人脸一致性上做了改进。

文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。

文章围绕AI时代下程序员是否需系统性啃书学习展开。多位鹅厂同事分享观点，有人认为要用书籍搭骨架、AI填充，也有人指出要立足问题探索原理，还有人强调经典书籍在核心领域不可替代。

大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。

Claude Code随2.1.139版本推出 `/goal` 命令，设定完成条件后可持续工作至目标达成。它与Codex互相借鉴功能，且在设计上采用裁判分离，官方也给出目标制定建议，还带来其他更新。

Claude Code 推出 Agent View 功能，可同时派出一群 AI agent 干活，在一个屏幕管理所有会话。通过 `claude agents` 命令，能让各会话互不干扰工作，界面按状态分组展示，还能就地回复、随时进出，且后台跑不会断。

2025年深度学习成科技顶流，市场规模飙升。其发展受算力、数据、算法推动，应用于多领域。核心趋势包括Transformer架构发展、低代码开发等，同时也面临伦理、人才短缺等挑战。