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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。

文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。

Pinecone Nexus 全面上线，是面向 AI 智能体的“知识引擎”，能将企业数据转为结构化数据层，复用数据提准确性、降成本。早期采用者在金融、法律领域看到显著性能提升，词元消耗大幅降低。

文章指出微调失败常因一开始就不该调。强调微调解决行为问题而非能力问题，还列举了不该微调的五种场景，如知识接入问题、Prompt没写好等，建议先验证思路，明确目标再行动。

BiCo是创新AI视觉内容生成方法，能灵活组合图像和视频视觉概念实现可控编辑。它解决现有方法在概念提取和组合上的问题，在多方面表现优异，可用于视频制作、艺术创作等领域。

大语言模型在竞赛编程场景易失败。南大、清华等研究者提出Solvita框架，由四个角色形成闭环，构建可训练图结构知识网络积累经验。实验显示其在多评测中表现强，提升不靠增加token。

文章揭秘评测 30K+ Star 的 Graphify，它能将分散材料转为结构化知识图谱，助 AI 编程助手理解代码。介绍其使用方法、原理，经测试它能提升综合质量、降低探索成本，不过并非万能解药。

百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程，Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移，仅用主流编辑模型约1%监督数据，在图像编辑任务达近SOTA效果，解决数据稀缺与权衡难题。

图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」，但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题，包含隐式世界建模和自我反思，提升了智能体任务成功率和泛化能力。

3D高斯泼溅推动神经渲染发展，但提取3D几何表面易失真，核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架，从表征和监督层面解决问题，实验证明其在多数据集表现优异。