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MIT新框架让AI模型具备自我学习和持续适应能力
MIT研究人员开发出自适应语言模型(SEAL)框架，让大型语言模型能够持续学习并通过更新自身内部参数进行适应。SEAL教会模型生成自己的训练数据和更新指令，永久吸收新知识并掌握新任务。该框架采用双循环系统和强化学习算法，让模型学会创建个性化学习指南。在知识整合测试中准确率达47%，在少样本学习中成功率达72.5%。这对企业AI应用具有重要意义，特别适用于动态环境中的AI智能体，但仍存在灾难性遗忘等局限性。
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